本文介绍如何利用PyTorch和LSTM预测共享单车需求，通过处理时间序列数据，捕捉长期依赖关系，实现未来租借量的预测。数据预处理、模型定义和训练过程被详细阐述。
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'
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