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问题1的解题思路围绕建立货量预测模型以预测未来1天各线路货量，并将货量拆解到10分钟颗粒度展开。首先需要对数据进行预处理，读取四个Excel文件（附件1、附件3、附件4、附件5），获取各文件中工作表名称，发现均只有工作表'Sheet1'，接着查看该工作表基本信息和前几行，确定附件1中`线路编码`、`发运节点`和`在途时长`列，附件3中`线路编码`、`日期`和`包裹量`列参与分析，附件4和附件5暂不使用。然后，以`线路编码`为连接键合并附件1和附件3的数据，并按`线路编码`和`日期`排序。之后，选用LSTM模型进行预测，..........

2.2 问题2分析

首先，读取问题 1 输出的预测结果文件，包括结果表 1 和表 2 的数据，同时读取附件 1（各线路信息）和附件 5（各车队自有车数量）的数据，为后续分析做准备。由于车辆存在日固定成本和单次装载量的限制，定义好车辆的日固定成本和单次装载量参数。接着，将结果表 1 和附件 1 的数据进行合并，以便获取发运节点信息，并把时间列转换为日期时间类型。之后按线路编码和发运节点聚合数据，计算每条线路的总包裹量，再依据车辆单次装载量计算出每条线路的发运车辆数。然后，初始化结果表 3，并根据附件 5 创建自有车队车辆使用情况字典，记录各车队的自有车数量。采用贪心算法来分配车辆（各类启发式算法都可以）...............

2.3 问题3分析

问题3的解题思路是在问题2的基础上，考虑标准容器对运输需求的影响。首先，读取问题1输出的预测结果文件（结果表1和表2）、附件1（各线路信息）以及附件5（各车队自有车数量），同时定义车辆的日固定成本、不使用容器时的单次装载量和使用容器时的单次装载量。接着，把结果表1与附件1的数据合并以获取发运节点信息，将时间列转换为日期时间类型，并按线路编码和发运节点聚合计算每条线路的总包裹量。然后，初始化结果表4并创建记录各车队自有车数量的字典，在贪心算法分配车辆过程中，分别计算不使用和使用标准容器时所需的车辆数及对应的总成本，依据成本高低判断是否使用容器........

问题4的解题思路是评估问题1的货量预测结果出现偏差时，对基于问题3的调度模型优化结果的影响。具体步骤如下：首先，定义不同的偏差程度，如 -0.3、 -0.2、 -0.1、 0.1、 0.2、 0.3 等，用于模拟不同程度的货量预测偏差情况，构建一个偏差程度的列表，后续会基于这些偏差值进行分析...........

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