基于Seriall-Transformer-LSTM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

准确预测自行车租赁数量对城市交通管理和共享单车运营至关重要。针对传统时序预测模型难以同时捕捉长期依赖和短期模式的问题，提出一种新型 Serial-Transformer-LSTM 模型。该模型通过串行结构融合 Transformer 的全局依赖捕获能力和 LSTM 的时序建模优势，结合注意力机制增强关键特征表示。实验结果表明，Serial-Transformer-LSTM 模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标上显著优于传统时序模型和单一深度学习模型，能有效提升自行车租赁数量预测的准确性。

关键词

自行车租赁预测；Serial-Transformer-LSTM；时序预测；注意力机制；深度学习

一、引言

随着共享经济的快速发展，共享单车已成为城市短途出行的重要方式。然而，自行车租赁需求具有明显的时空分布特性，受天气、时间、节假日等多种因素影响，呈现出复杂的非线性变化规律。准确预测自行车租赁数量，有助于优化车辆调度、合理分配资源、提升用户体验。

传统的时间序列预测方法如 ARIMA、SARIMA 等，在处理线性平稳数据时表现良好，但难以捕捉自行车租赁数据中的复杂非线性关系和长期依赖。近年来，深度学习模型特别是循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等，在时序预测领域取得了显著进展。LSTM 通过门控机制有效缓解了传统 RNN 的梯度消失问题，能够捕捉时序数据中的长期依赖关系。然而，LSTM 在处理长序列时仍存在效率低下的问题，且对全局依赖关系的建模能力有限。

Transformer 模型最初在自然语言处理领域取得了巨大成功，其核心是自注意力机制，能够并行处理序列数据，有效捕捉长距离依赖关系。将 Transformer 应用于时序预测任务，可以弥补 LSTM 在全局依赖建模方面的不足。然而，直接将 Transformer 应用于时序预测可能会忽略数据的时序特性。

基于以上分析，本文提出一种 Serial-Transformer-LSTM 模型，通过串行结构融合 Transformer 和 LSTM 的优势，同时捕捉自行车租赁数据中的全局依赖关系和时序特性。该模型首先利用 Transformer 提取数据的全局特征，然后通过 LSTM 进一步处理时序信息，最后结合注意力机制增强关键特征表示，提高预测准确性。

二、相关理论与模型

2.1 LSTM 模型

三、Serial-Transformer-LSTM 模型架构

3.1 模型详细设计

3.2 模型优势

全局与局部特征融合
：Transformer 捕捉序列的全局依赖关系，LSTM 处理局部时序模式，两者串行结合，充分利用了两种模型的优势。
注意力机制增强
：通过注意力机制，模型能够自动关注重要的时间步和特征，提高预测准确性。
灵活性与可扩展性
：模型结构灵活，可以根据具体任务需求调整 Transformer 和 LSTM 的层数和隐藏单元数。

四、结论与展望

本文提出了一种基于 Serial-Transformer-LSTM 的自行车租赁数量预测模型，通过串行结构融合 Transformer 的全局依赖捕获能力和 LSTM 的时序建模优势，并结合注意力机制增强关键特征表示。实验结果表明，该模型在自行车租赁数量预测任务中具有显著优势，能够有效提高预测准确性。

未来的研究工作可以从以下几个方面展开：