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第九届泰迪杯B题：岩石识别与含油气量计算

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简介：
第九届泰迪杯B题聚焦于岩石学中的挑战性问题，要求参赛者通过图像处理和机器学习技术进行岩石类型识别，并根据地质数据估算其含油气量。此任务旨在促进地球科学与信息技术的交叉融合，推动石油勘探领域的技术创新与发展。 本题代码使用Python编写，采用模块化编程的思维将问题分解为多个步骤，并且各个步骤的实现程序有详细的注释。

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  • 第九届泰迪杯B题：岩石识别与含油气量计算
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    第九届泰迪杯B题聚焦于岩石学中的挑战性问题，要求参赛者通过图像处理和机器学习技术进行岩石类型识别，并根据地质数据估算其含油气量。此任务旨在促进地球科学与信息技术的交叉融合，推动石油勘探领域的技术创新与发展。 本题代码使用Python编写，采用模块化编程的思维将问题分解为多个步骤，并且各个步骤的实现程序有详细的注释。
     
  • 第九届“泰迪杯”B题：岩石分类的图像分析
    优质
    本竞赛题目要求参赛者利用机器学习和计算机视觉技术，对岩石样本图片进行准确分类。挑战在于识别不同种类岩石的独特纹理特征，并建立高效可靠的模型，以促进地质学研究与资源勘探领域的发展。 第九届“泰迪杯”B题岩石分类图像分类采用轻量级卷积神经网络算法模型，该模型大小仅为16M，正确率可达80%，支持单张预测及多张预测功能。如果有需要的小伙伴可以联系我哦。
     
  • 泰迪杯第十一届B题数据
    优质
    泰迪杯第十一届竞赛的B题数据集，包含了用于数据分析和建模的丰富信息资源，旨在促进参赛者的数据科学技能。 第十一届泰迪杯B题数据包含了丰富的实际应用场景案例与挑战性问题，旨在促进参赛者在数据分析、算法设计及模型应用等方面的技能提升。该题目涉及的数据集涵盖多个领域的真实业务场景，为参赛团队提供了深入探索大数据分析技术的机会。 通过参与此项目，学生和专业人士能够锻炼解决复杂问题的能力，并且有机会与其他参与者交流分享各自的见解与经验。此外，这还是一个展示个人或团队研究成果的良好平台，在比赛中表现出色的队伍将获得相应的认可及奖励。 总之，第十一届泰迪杯B题为所有参赛者提供了一个难得的学习与发展机会，鼓励大家积极参与其中并挑战自我极限。
     
  • 第十届泰迪杯B题原始资料
    优质
    第十届泰迪杯B题原始资料包含了该赛事中B题目的全部背景信息、数据和要求，为参赛者提供了进行深度分析与建模所需的完整素材。 第十届泰迪杯B题提供了原始数据供参赛者使用。
     
  • 第四届泰迪杯2021B题.rar
    优质
    第四届泰迪杯2021B题是该年度竞赛中的一道挑战性题目，旨在考察参赛者在数据分析和建模方面的技能与创新思维。此题目聚焦于特定的数据科学问题或应用场景，鼓励学生团队运用先进的分析方法和技术提出解决方案。 2021B题泰迪杯第四届.rar
     
  • 第十届泰迪杯B题电力负荷的代码
    优质
    本段代码为第十届泰迪杯竞赛中针对B题电力负荷预测所编写，包含了数据预处理、模型建立及评估等关键步骤。 第十届泰迪杯B题电力负荷代码及根据现发布的数据进行分析的可视化图将会持续更新。这套针对2022年第十届泰迪杯B题的电力系统负荷预测全套代码可以直接运行，其中包括机器学习（XGBoost、LightGBM、CATboost）、神经网络（LSTM）和时序模型（ARIMA、Prophet），还有时间突变检测方法（MK检验、3Sigma原则）以及全套时序可视化工具。该套代码能够解决B题的所有问题。
     
  • 2023年第六届“泰迪杯”数据分析竞赛B题
    优质
    2023年第六届‘泰迪杯’数据分析竞赛B题是一项面向全国大学生的数据分析挑战赛题目，旨在提升参赛者在数据处理、建模及解决实际问题的能力。 2023第六届“泰迪杯”数据分析技能赛B题聚焦于企业财务数据分析与造假识别。
     
  • 2021年A题——泰迪杯第四届.rar
    优质
    本资料为“泰迪杯”数据挖掘挑战赛第四季题目A题，该比赛旨在培养参赛者运用数据分析解决实际问题的能力。 2021A题——泰迪杯第四届.rar
     
  • 第十届泰迪杯B题电力负荷预测完整代码
    优质
    本作品为第十届泰迪杯竞赛B题解决方案，专注于电力系统负荷预测。通过分析历史用电数据，运用多种机器学习算法进行建模，并提供完整的Python代码实现。旨在提高电网运行效率和稳定性。 原创代码 B题全套代码直接运行即可。本次赛题为长序列时间序列预测任务，该Baseline对数据进行了处理与特征提取，基于5折LightGBM全流程运行时间一般在2分钟内。本次代码首先对数据进行可视化，其次对数据进行特征工程，最后通过机器学习catboost、xgboost、lightgbm进行预测，并包括了神经网络LSTM以及时序prophet模型和ARIMA的实现。文中涵盖了数据清洗、特征工程、模型预测及后期优化策略等内容，且提供了完整的可视化展示。 针对问题二，代码实现了时间突变检测与MK检验、Pettit检验等全套统计方法，并应用3σ准则进行了异常值处理。
     
  • 第十届泰迪杯挑战赛B题：电力预测赛题及数据
    优质
    本简介介绍第十届泰迪杯挑战赛B题，涉及电力需求预测。参赛者需利用提供的历史用电数据构建模型，准确预测未来电力消耗趋势，为能源管理提供科学依据。 第十届泰迪杯挑战赛B题涉及电力预测问题，并提供了相应的数据。