基于PyTorch和LSTM的共享单车需求预测

共享单车在现代城市交通中扮演着越来越重要的角色。为了更好地管理和规划共享单车的调度和供应，我们可以利用机器学习技术来预测共享单车的需求。本文将介绍如何使用PyTorch和LSTM（长短期记忆网络）来实现共享单车需求的预测，并提供相应的源代码。

LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变种，它在处理序列数据时表现出色。通过利用LSTM的记忆单元和门控机制，我们可以捕捉到时间序列中的长期依赖关系，从而更好地预测未来的需求。

首先，我们需要准备数据集。我们可以使用一个包含共享单车每小时租借数量的时间序列数据集。数据集应包含以下列：时间戳和对应的租借数量。可以使用Pandas库来读取和处理数据。以下是一个简单的代码示例：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('bike_rental_data.csv')

# 将时间戳转换为日期时间格式
data