基于GRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

随着共享单车行业的蓬勃发展，准确预测共享单车的租赁需求对优化资源配置、提升运营效率以及降低运营成本具有重要意义。本文提出一种基于门控循环单元（GRU）与注意力机制（Attention）相结合的模型，用于共享单车租赁数量的预测。通过对历史租赁数据、天气数据、时间数据等多源数据进行预处理，将其输入到 GRU-Attention 模型中进行训练与预测。实验结果表明，相较于传统的时间序列预测模型以及单一的 GRU 模型，该模型能够更有效地捕捉数据中的复杂模式和关键信息，显著提高了共享单车租赁预测的准确性，为共享单车企业的运营决策提供了有力的支持。

关键词

GRU；Attention 机制；共享单车；租赁预测；多源数据

一、引言

共享单车作为一种新型的城市出行方式，自问世以来，凭借其便捷、环保等特点，迅速在全球各大城市普及开来。然而，共享单车的租赁需求具有明显的时间周期性、季节性以及受天气、节假日等多种因素影响的特性。若无法准确预测租赁需求，可能会导致部分区域车辆积压，而部分区域车辆供不应求的情况，不仅造成资源浪费，还会影响用户体验，增加企业的运营成本。因此，实现对共享单车租赁需求的精准预测，成为共享单车企业提升竞争力、实现可持续发展的关键。

传统的时间序列预测方法，如 ARIMA、指数平滑法等，在处理具有简单线性规律的数据时表现良好，但对于共享单车租赁数据这种受多种复杂因素影响的非线性数据，预测效果往往不尽人意。近年来，深度学习在时间序列预测领域展现出强大的能力，循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）能够有效处理序列数据，捕捉数据中的长期依赖关系，在共享单车租赁预测中得到了广泛应用。然而，这些模型在处理较长序列数据时，可能会忽略一些关键信息。注意力机制（Attention）能够模拟人类注意力的分配方式，聚焦于输入序列中对预测结果更为重要的部分，从而提高模型对关键信息的捕捉能力。因此，本文将 GRU 与 Attention 机制相结合，构建 GRU-Attention 模型，用于共享单车租赁预测，旨在提高预测的准确性和可靠性。

二、数据预处理

2.1 数据来源

本研究选取某城市共享单车的历史租赁数据作为主要研究对象，同时收集了该城市对应时间段的天气数据（包括温度、湿度、风速、天气状况等）、日期时间数据（如工作日 / 周末、节假日等）。历史租赁数据包含每小时的租赁订单数量，天气数据可从气象部门公开的网站获取，日期时间数据可通过对日期字段进行解析得到。若原始数据获取困难，也可采用公开的共享单车数据集，如华盛顿特区共享单车数据集（Bike Sharing Demand Dataset），该数据集包含丰富的租赁数据以及对应的天气、时间等信息，能够满足研究需求。

2.2 数据清洗

对收集到的数据进行数据清洗操作，去除缺失值较多的记录，对于少量缺失的数据，采用均值填充、中位数填充或基于时间序列的插值法进行填充。同时，检查数据中是否存在异常值，对于明显不符合实际情况的异常数据，如租赁数量为负数等情况，进行修正或删除处理。

2.3 数据编码

由于天气状况等字段为文本类型数据，需要进行编码处理以便模型能够处理。对于类别较少的字段，如天气状况（晴天、阴天、雨天等），采用独热编码（One-Hot Encoding）的方式，将每个类别转换为一个二进制向量；对于工作日 / 周末、节假日等字段，采用 0 - 1 编码，0 表示非工作日或非节假日，1 表示工作日或节假日。

2.4 数据归一化

2.5 数据划分

将预处理后的数据按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集。通常，训练集用于模型的参数训练，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的最终性能。本研究采用 7:1:2 的比例进行划分，即 70% 的数据作为训练集，10% 的数据作为验证集，20% 的数据作为测试集。

三、GRU-Attention 模型构建

3.1 GRU 模型简介

3.2 Attention 机制简介

3.3 GRU-Attention 模型结构

将 GRU 与 Attention 机制相结合构建 GRU-Attention 模型，将预处理后的多源数据输入到 GRU 网络中，GRU 网络通过门控结构学习数据中的时间序列特征和长期依赖关系，输出一系列隐藏状态。然后，将 GRU 输出的隐藏状态作为 Attention 机制的输入，通过计算注意力权重，对隐藏状态进行加权求和，得到包含关键信息的注意力输出。最后，将注意力输出输入到全连接层，通过全连接层进行特征映射，输出最终的共享单车租赁数量预测值。

四、结论与展望

本文提出了一种基于 GRU-Attention 的共享单车租赁预测模型，通过对多源数据进行预处理，将其输入到模型中进行训练和预测。实验结果表明，该模型相较于传统的 ARIMA 模型和单一的 GRU 模型，能够更准确地预测共享单车的租赁数量，有效提高了预测的精度和可靠性。然而，本研究仍存在一些不足之处。一方面，在数据方面，仅考虑了常见的天气、时间等因素，未来可以进一步挖掘更多影响共享单车租赁需求的因素，如城市交通状况、大型活动举办等；另一方面，在模型方面，可以尝试对 GRU-Attention 模型进行进一步改进和优化，或者结合其他先进的深度学习模型，以进一步提高预测性能。