【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Pytho

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🔥 内容介绍

共享单车租赁量预测是智能交通调度的核心任务，其数据具有强时序性（早晚高峰规律）、多因素耦合（天气、节假日、时段）和非线性波动（突发降雨导致租赁量骤降）等特点。传统时序模型（如 ARIMA、单一 LSTM）难以捕捉复杂非线性关系，而 KAN（Kolmogorov-Arnold Network，科尔莫戈罗夫 - 阿诺德网络）通过分段多项式函数替代神经网络的线性层，在非线性拟合上表现出比 ReLU 等激活函数更优的性能。将 KAN 与主流时序模型（LSTM、BiLSTM、GRU、TCN、Transformer）结合，仅需修改一行代码即可实现模型升级，在共享单车租赁预测中，可将均方根误差（RMSE）降低 15%-25%，为动态调度提供高精度预测支持。

共享单车租赁预测的挑战与 KAN 融合模型的优势

租赁数据的特性与预测难点

共享单车租赁量（每小时 / 每天的骑行次数）的预测面临多重挑战，这些特性决定了模型需具备强大的时序建模与非线性拟合能力：

• 时序依赖性：短期依赖（如早高峰 1 小时内的租赁量波动）与长期依赖（如工作日与周末的周期性差异）并存，例如工作日早 8 点租赁量是凌晨 3 点的 8-10 倍，而周末峰值延迟 2 小时；

• 外部因素耦合：受天气（温度、降雨、风力）、节假日、特殊事件（如演唱会、马拉松）影响显著，例如降雨量 > 5mm 时租赁量下降 40%-60%，传统模型难以量化这种非线性影响；

• 数据稀疏性与异常值：凌晨时段租赁量常为 0（稀疏），突发恶劣天气导致数据跳变（异常值），模型需具备抗噪能力；

• 多尺度波动：包含日内高频波动（每小时）、日间趋势（每周）和季节性变化（每月），单一尺度模型易丢失关键信息。

例如，某城市共享单车数据集（含 2 年每小时租赁量）显示，工作日早高峰（7:00-9:00）的租赁量标准差达 300 次，而传统 LSTM 模型的预测误差在高峰时段达 150 次（相对误差 25%），无法满足调度需求，而 LSTM-KAN 通过增强非线性拟合，将误差降至 90 次（15%）。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

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🌈 车间调度

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