项目描述：以1990-2020年我国居民生活能源消费量为研究对象，平稳性检验得到数据非平稳，对该序列进行了2阶差分处理，验证残差序列呈随机分布，经过模型优化确定了ARIMA(0,2,2)模型，预测得到未来七年消费量预计以 5.6%的速度增长，应及时调整能源发展战略，优化能源结构，以促进能源可持续发展和国家经济稳定

项目描述：利用网络爬虫技术抓取微博中关于养生食品相关话题，通过文本挖掘、LDA主题分析得出人们重视养生食品的口味、营养成分、疾病疗效等因素。发放并收集问卷，运用编程语言对数据进行分析，包括基本统计分析、Ridit检验、轮廓分析、SEM、熵权法等。得到多方面结论，如女性消费者及20-29岁学生对该食品购买意愿较强；61.54%的消费者会偶尔食用养生食品，这部分消费者可能会因养生食品同质化严重、误导性宣传等对其积极性下降，只有 7.69%的消费者食用频率较高。据此，养生食品商家应注重产品本身的质量和营养价值，关注禁忌物质和食品保质期等问题；与其他行业合作推出创新型养生食品

项目描述：电商物流网络易受节假日和突发事件的影响，从而影响线路运输以及各物流场地处理的包裹数量，针对货运量的预测和物流网络的优化问题，建立了基于SARIMA的货运量预测模型和多目标规划的物流运输模型，利用蒙特卡洛法和遗传算法预测出各物流场地及线路的货量，设计物流网络调整方案，保障物流网络的正常运行