- 博客(3052)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 基于Parallel-Transformer-LSTM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着城市化进程的加速和环保理念的普及，自行车租赁作为一种绿色出行方式在全球范围内迅速发展。准确预测自行车租赁数量对于优化资源配置、提升用户体验以及促进城市可持续交通发展具有重要意义。本研究提出了一种结合Parallel-Transformer和LSTM（长短期记忆网络）的混合深度学习模型，旨在提高自行车租赁数量预测的精度。该模型充分利用Transformer在捕捉序列数据长期依赖关系和并行处理方面的优势，同时结合LSTM在处理时间序列数据动态特征方面的能力。
2025-06-08 00:18:00
702
原创 基于Mealpy库优化CNN-BiLSTM-Attention电力负荷预测研究附Python代码
随着电力系统的智能化发展，准确的电力负荷预测对电网的安全稳定运行和经济调度至关重要。本文提出一种基于 Mealpy 库优化的 CNN-BiLSTM-Attention 模型，用于电力负荷预测。通过 Mealpy 库中的智能优化算法对 CNN-BiLSTM-Attention 模型的超参数进行优化，充分发挥卷积神经网络（CNN）提取空间特征、双向长短期记忆网络（BiLSTM）捕捉时间序列双向信息以及注意力机制（Attention）聚焦关键信息的优势。
2025-06-08 00:17:01
759
原创 基于LSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种新型的城市出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车的租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率和提升用户体验具有重要意义。本文旨在探讨基于长短期记忆网络（LSTM）的共享单车租赁预测模型。通过分析共享单车租赁数据的时间序列特性，结合外部影响因素，构建LSTM预测模型。实验结果表明，LSTM模型在共享单车租赁预测中具有较高的准确性和稳定性，能够有效捕捉数据中的非线性关系和长期依赖性，为共享单车运营管理提供科学依据。
2025-06-08 00:16:02
340
原创 基于LSTM-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种新型的城市交通方式，在解决“最后一公里”出行问题、缓解交通拥堵和减少碳排放方面发挥了重要作用。准确预测共享单车租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率和提升用户体验至关重要。传统的预测方法往往难以捕捉共享单车租赁数据的复杂时序依赖性和非线性特征。鉴于此，本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）与注意力机制（Attention）相结合的共享单车租赁预测模型。该模型能够有效地学习数据中的长期依赖关系，并通过注意力机制为不同时间步的输入赋予不同的权重，从而更准确地捕捉关键信息。
2025-06-08 00:15:03
568
原创 基于LSSVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着共享经济的兴起和城市交通理念的转变，公共自行车租赁系统在全球范围内得到了快速发展。有效预测自行车租赁数量对于优化资源配置、提升运营效率和满足用户需求具有重要意义。本研究旨在探讨基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的自行车租赁数量预测模型，以期克服传统预测方法在处理非线性、高维度数据时存在的局限性。研究首先对自行车租赁系统的特性及影响因素进行了分析，然后详细阐述了LSSVM的基本原理、核函数选择以及参数优化方法。通过引入历史租赁数据、天气状况、节假日信息等多元特征，构建了LSSVM预测模型。
2025-06-08 00:14:13
760
原创 基于GRU的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
随着城市化进程的加速和环保理念的普及，共享单车作为一种便捷、绿色的出行方式，在全球范围内得到了飞速发展。然而，共享单车系统的运营效率受到诸多因素的影响，其中租赁需求的准确预测是提升运营效率、优化资源配置的关键。本文旨在探讨基于门控循环单元（GRU）神经网络的共享单车租赁预测方法。GRU作为一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理序列数据方面具有显著优势，能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
2025-06-08 00:13:23
532
原创 基于GRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
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。
2025-06-08 00:12:33
523
原创 基于Gradient-boosting的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种新型的城市出行方式，在缓解交通拥堵、促进绿色出行方面发挥了重要作用。然而，其租赁量的波动性给运营管理带来了挑战。准确预测共享单车租赁量对于优化车辆调度、提高用户体验和降低运营成本至关重要。本文旨在探讨基于梯度提升（Gradient Boosting）算法的共享单车租赁预测模型。通过对历史租赁数据、天气数据、节假日信息等多维度特征的分析与挖掘，构建了有效的特征工程。在此基础上，详细阐述了梯度提升算法的原理，并将其应用于共享单车租赁预测。
2025-06-08 00:11:45
643
原创 基于ELM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种新型城市出行方式，在全球范围内迅速普及，为解决城市“最后一公里”出行难题、缓解交通拥堵和减少碳排放做出了积极贡献。然而，共享单车系统的运营效率受到多种因素的影响，如天气、时间、节假日、潮汐效应等，导致车辆调度和投放面临诸多挑战。为了优化共享单车系统的运营管理，提高车辆利用率，精准预测共享单车租赁需求显得尤为重要。本研究旨在探讨基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）的共享单车租赁预测模型。
2025-06-08 00:10:56
564
原创 基于ELM-Adaboost的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
本研究针对自行车租赁数量预测的复杂性与不确定性，提出基于 ELM-Adaboost 的组合预测模型。通过收集多源数据并进行预处理，运用极限学习机（ELM）快速学习数据特征，结合 Adaboost 算法提升模型预测精度与泛化能力。实验结果表明，该模型在自行车租赁数量预测上较传统模型和单一算法具有更高的准确性与稳定性，为自行车租赁企业优化资源配置、制定运营策略提供科学依据。关键词自行车租赁数量预测；极限学习机；Adaboost；组合预测模型一、引言随着城市绿色出行理念的普及，自行车租赁行业迅速发展。
2025-06-08 00:10:05
620
原创 基于CNN-SVM的风电功率预测研究附Matlab代码
风电作为一种清洁、可再生的能源，在全球能源结构转型中扮演着越来越重要的角色。然而，风电的随机性和间歇性给电网的稳定运行带来了挑战，因此，准确的风电功率预测对于提高风电消纳能力和保障电网安全稳定运行至关重要。近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著进展，为风电功率预测提供了新的思路。其中，卷积神经网络（CNN）因其在处理时间和空间相关性数据方面的优势，被广泛应用于风电功率预测。同时，支持向量机（SVM）作为一种经典的机器学习方法，在处理小样本、非线性及高维数据方面表现出色。
2025-06-08 00:09:11
488
原创 基于CNN-RVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着城市化进程的加速和环保理念的普及，自行车租赁系统已成为现代城市交通的重要组成部分。准确预测自行车租赁数量对于优化车辆调度、提升用户体验以及降低运营成本具有重要意义。传统的预测方法往往难以捕捉复杂的时间序列特征和非线性关系。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与相关向量机（RVM）相结合的自行车租赁数量预测模型（CNN-RVM）。该模型首先利用CNN强大的特征提取能力，从历史租赁数据中学习并捕捉关键的时间模式和局部特征；然后，将CNN提取到的高维特征输入到RVM中进行非线性回归预测。
2025-06-08 00:08:14
714
原创 基于CNN-RVM的风电功率预测研究附Matlab代码
随着全球能源结构的转型和环保意识的提升，风力发电作为一种清洁、可再生的能源，在全球范围内得到了快速发展。风电并网对电网的稳定运行提出了新的挑战，其中风电功率的波动性和不确定性是主要问题之一。因此，准确的风电功率预测对于保障电网安全、提高风电消纳能力、优化电力系统调度具有重要意义。传统的风电功率预测方法包括物理方法、统计方法和人工智能方法。物理方法依赖于气象预报数据和风电机组特性，但对气象预报精度和模型参数的准确性要求较高。
2025-06-08 00:07:20
328
原创 基于CNN-LSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅猛发展。如何准确预测共享单车的租赁需求，对于优化车辆调度、提升运营效率、缓解城市交通压力具有重要意义。传统的预测方法往往难以充分捕捉共享单车租赁数据的复杂时空特征。近年来，深度学习在处理时序数据方面展现出强大优势，其中卷积神经网络（CNN）在捕捉局部特征方面表现出色，而长短时记忆网络（LSTM）则擅长处理时间序列中的长期依赖关系。本文旨在探讨基于CNN-LSTM的共享单车租赁预测研究，并分析其在该领域的应用潜力。1. 共享单车租赁预测的挑战与机遇。
2025-06-08 00:06:32
760
原创 基于CNN-LSTM的风电功率预测研究附Matlab代码
本研究针对风电功率预测的非线性和不确定性问题，提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度学习模型。通过结合卷积神经网络（CNN）的特征提取能力和长短期记忆网络（LSTM）的时序建模能力，有效捕捉风电数据的时空特征。实验结果表明，该模型在风电功率预测中具有较高的准确性和稳定性，能够为电力系统调度和风电并网提供可靠支持。
2025-06-08 00:05:36
581
原创 基于CNN-LSTM-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
本研究针对共享单车租赁量预测中复杂非线性与动态变化的难题，构建基于 CNN-LSTM-Attention 的混合模型。通过对共享单车租赁历史数据、气象数据等多源信息进行清洗、特征提取等预处理，将处理后的数据输入模型训练。实验结果表明，该模型在预测精度上显著优于传统模型与单一神经网络模型，能够有效捕捉租赁数据特征，为共享单车企业优化资源调配、提升运营效率提供科学依据。关键词共享单车租赁预测；CNN；LSTM；Attention 机制；混合模型一、引言。
2025-06-07 16:50:11
647
原创 基于CNN-LSSVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着城市化进程的加速和环保理念的普及，自行车作为一种绿色、健康的出行方式，在全球范围内得到了广泛推广。许多城市推出了公共自行车租赁系统，旨在缓解交通拥堵、减少环境污染，并为市民提供便捷的出行选择。然而，自行车租赁数量受多种因素影响，如天气、节假日、时间段、地理位置等，呈现出复杂的非线性特征。准确预测自行车租赁数量，对于优化车辆调度、提高运营效率、满足用户需求具有重要意义。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、SVR等，在处理非线性、非平稳数据时存在局限性。
2025-06-07 16:48:40
517
原创 基于CNN-GRU的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车的租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率具有重要意义。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的混合模型，用于共享单车租赁预测。该模型充分利用CNN在捕捉局部特征方面的优势和GRU在处理序列数据方面的能力，有效地融合了时间序列数据中的空间特征和时间依赖性。
2025-06-07 16:47:40
526
原创 基于CNN-GRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
本研究针对共享单车租赁量预测难题，提出基于 CNN-GRU-Attention 的混合模型。通过对多源共享单车租赁数据进行清洗、特征工程等预处理，将数据输入模型训练与预测。实验结果表明，该模型相比传统模型和单一神经网络模型，在共享单车租赁预测中能更精准捕捉数据特征与规律，有效提升预测准确性，为企业运营决策提供有力支持。关键词共享单车租赁预测；CNN；GRU；Attention 机制；混合模型一、引言共享单车作为城市绿色出行的重要方式，近年来在全球范围内迅速普及。
2025-06-07 16:46:46
662
原创 基于CNN-BiLSTM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
自行车租赁服务在城市交通中扮演着日益重要的角色，为居民和游客提供了便捷、环保的出行方式。准确预测自行车租赁数量对于优化车辆调度、提升用户体验和管理运营成本至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域展现出强大潜力，尤其是结合卷积神经网络（CNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）的模型，为自行车租赁数量预测提供了新的思路。引言随着共享经济的兴起，城市自行车租赁系统在全球范围内得到了快速发展。这些系统通常由大量的自行车站点和可租赁的自行车组成，用户可以通过手机应用或刷卡等方式方便地租用和归还自行车。
2025-06-07 16:45:51
359
原创 基于CNN-BiLSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率和用户满意度至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆网络（BiLSTM）的混合模型，用于共享单车租赁预测。CNN层用于捕捉局部时空特征，而BiLSTM层则用于学习时间序列数据中的长期依赖关系。我们利用公开的共享单车租赁数据集对所提出的模型进行训练和评估，并将其与传统机器学习方法和单一深度学习模型进行比较。
2025-06-07 16:44:57
561
原创 基于CNN-BiLSTM的风电功率预测研究附Matlab代码
随着全球对可再生能源需求的日益增长，风力发电作为一种清洁、高效的能源形式，其重要性愈发凸显。然而，风电的间歇性和波动性对电网的稳定运行构成了挑战。因此，精准的风电功率预测对于优化电网调度、提高电网稳定性具有至关重要的意义。本文深入探讨了基于卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆网络（BiLSTM）融合模型的风电功率预测方法。该模型旨在充分挖掘风电时间序列数据中的空间特征和时间依赖性，以期实现更高精度的风电功率预测。
2025-06-07 16:44:02
577
原创 基于CNN-BILSTM-Attention风电功率预测研究附Matlab代码
针对风电功率预测中存在的非线性、波动性强等难题，本研究提出基于 CNN-BILSTM-Attention 的风电功率预测模型。通过收集气象数据、风机运行参数等多源数据并进行预处理，将数据输入模型训练。实验结果表明，该模型在预测精度上优于传统方法及单一神经网络模型，能为电力系统合理调度、提高风电消纳能力提供有力支持。关键词风电功率预测；CNN；BiLSTM；Attention 机制；混合神经网络一、引言随着全球对清洁能源需求的不断增长，风力发电作为一种清洁、可再生能源，在能源结构中所占比重日益增加。
2025-06-07 16:43:14
276
原创 基于CNN-BiLSTM-Attention的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着共享经济的快速发展，城市自行车租赁系统在全球范围内得到了广泛应用。对自行车租赁数量进行准确预测，不仅有助于优化车辆调度、提高运营效率，还能为城市交通规划提供数据支持。传统的预测方法往往难以捕捉复杂的时间序列特征和多维度影响因素。本文提出一种结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention）的混合深度学习模型，用于自行车租赁数量的精准预测。
2025-06-07 16:40:43
445
原创 基于CNN-BiLSTM-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
本研究针对共享单车租赁量的准确预测问题，提出了一种基于 CNN-BiLSTM-Attention 的混合神经网络模型。通过对共享单车租赁相关数据进行预处理，包括数据清洗、特征工程等，将处理后的数据输入模型进行训练与预测。实验结果表明，该模型相较于传统预测模型，在共享单车租赁预测方面具有更高的准确性，能够为共享单车运营企业合理调配车辆、优化资源配置提供有效的决策支持。关键词共享单车租赁预测；CNN；BiLSTM；Attention 机制；混合神经网络一、引言。
2025-06-07 16:39:32
889
原创 基于CNN-BiLSTM-Adaboost的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
本研究为实现自行车租赁数量的精准预测，构建了基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）与 Adaboost 的集成预测模型。通过收集多维度的自行车租赁历史数据，经预处理后，利用 CNN 提取数据局部特征，BiLSTM 挖掘时序依赖关系，再借助 Adaboost 算法对多个弱预测器进行集成优化。
2025-06-07 16:38:36
796
原创 基于CNN-BiGRU的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
本研究针对自行车租赁数量预测问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）与双向门控循环单元（BiGRU）的混合预测模型。通过收集包含时间信息、天气状况、节假日等多维度的自行车租赁历史数据，经预处理后输入模型。CNN 提取数据的局部特征，BiGRU 捕捉数据的时序依赖关系，二者协同工作实现对自行车租赁数量的准确预测。实验结果表明，相较于传统模型及单一神经网络模型，该模型在预测精度上有显著提升，为自行车租赁企业优化资源配置和运营决策提供了有效的技术支持。关键词CNN；BiGRU；自行车租赁；数量预测；混合模型。
2025-06-07 16:37:41
300
原创 基于CNN-BiGRU的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种新型的城市交通工具，在解决“最后一公里”出行问题、缓解城市交通拥堵等方面发挥了重要作用。然而，共享单车的需求具有高度的时空动态性，准确预测其租赁量对于优化车辆调度、提升运营效率至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的混合模型，用于共享单车租赁量的预测。该模型充分利用CNN在捕获局部特征方面的优势和BiGRU在处理序列数据及捕捉长期依赖关系方面的能力，旨在提高预测精度。
2025-06-07 16:36:34
554
原创 基于CNN-BiGRU-Attention的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着城市化进程的加速和人们环保意识的提高，共享单车作为一种便捷、绿色出行方式，在全球范围内迅速普及。共享单车系统的有效运营离不开对其未来租赁需求的准确预测。精准的预测不仅有助于优化车辆调度、减少资源浪费，还能提升用户体验。传统的预测方法，如时间序列分析、回归模型等，在处理共享单车租赁数据这种复杂、非线性的时空数据时，往往难以捕捉其深层特征。
2025-06-07 16:35:29
297
原创 基于CNN-BiGRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅猛发展。然而，其租赁量的波动性给运营管理带来了挑战。为了提高共享单车的运营效率和用户满意度，精准预测共享单车租赁量显得尤为重要。本文旨在探讨基于CNN-BiGRU-Attention模型的共享单车租赁预测研究，并分析其在实际应用中的潜力。1. 引言随着城市化进程的加速和人们环保意识的提升，共享单车已成为城市交通体系中不可或缺的一部分。然而，共享单车租赁量受多种因素影响，如天气、时间、节假日、周边环境等，呈现出复杂的非线性特征。
2025-06-07 16:34:35
856
原创 基于CART的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
本研究针对共享单车租赁量预测问题，构建基于分类与回归树（CART）算法的预测模型。通过收集共享单车租赁历史数据及相关环境信息，对数据进行清洗、特征工程处理后，利用 CART 算法构建回归树模型，并采用交叉验证优化模型参数。实验结果表明，CART 模型能够有效处理非线性数据，在共享单车租赁量预测中展现出良好的性能，为共享单车企业合理调度车辆、优化资源配置提供数据支撑。关键词CART 算法；共享单车；租赁预测；回归分析；特征工程一、引言共享单车作为共享经济的典型代表，极大地改变了城市居民的出行方式。
2025-06-06 16:01:05
533
原创 基于BP神经网络的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种新兴的城市出行方式，以其便捷、环保、经济等特点，在全球范围内迅速发展。共享单车的普及，在一定程度上缓解了城市交通拥堵问题，也为市民提供了多样化的出行选择。然而，共享单车运营过程中也面临着诸多挑战，其中之一便是车辆的合理调度与投放。准确预测共享单车租赁需求，对于优化车辆资源配置、提高运营效率、降低运营成本具有重要意义。本文旨在探讨基于BP神经网络的共享单车租赁预测方法。BP神经网络作为一种经典的神经网络模型，具有强大的非线性映射能力和自学习能力，在处理复杂数据预测问题上表现出良好的性能。
2025-06-06 16:00:00
979
原创 基于BiLSTM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着共享经济的快速发展，城市自行车租赁系统已成为缓解交通拥堵、倡导绿色出行的重要组成部分。准确预测自行车租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率以及提升用户体验至关重要。传统的预测方法往往难以捕捉复杂的时间序列数据中的非线性特征。本文提出了一种基于双向长短时记忆网络（BiLSTM）的自行车租赁数量预测模型。BiLSTM网络能够有效学习时间序列数据中的长期依赖关系和双向上下文信息。我们利用历史租赁数据、天气条件、日期等多元特征构建数据集，并对数据进行预处理和特征工程。
2025-06-06 15:58:59
703
原创 基于BiLSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内迅速普及。然而，共享单车的需求量受到多种因素的影响，如天气、时间、节假日等，导致其租赁量呈现出复杂的非线性变化。因此，对共享单车租赁量进行准确预测，对于优化车辆调度、提高运营效率、减少资源浪费具有重要意义。传统的共享单车租赁预测方法包括时间序列分析、回归模型等，但这些方法往往难以捕捉到数据中的复杂非线性关系和长期依赖性。近年来，随着深度学习技术的快速发展，循环神经网络（RNN）及其变种在处理序列数据方面展现出强大的优势。
2025-06-06 15:57:54
267
原创 基于BiLSTM-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
本研究针对共享单车租赁量预测问题，提出基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）与注意力机制（Attention）的预测模型。通过收集与共享单车租赁相关的历史数据，对数据进行预处理后输入模型进行训练与预测。实验结果表明，相较于传统预测模型，BiLSTM-Attention 模型能够更有效地捕捉数据中的时序特征与关键信息，显著提高了共享单车租赁量的预测精度，为共享单车企业优化运营策略、合理调配车辆资源提供了有力的数据支持与决策依据。关键词BiLSTM；Attention 机制；共享单车；租赁预测；时序数据。
2025-06-06 15:56:45
820
原创 基于BiLSTM-Adaboost的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
一、研究背景与目标1. 研究背景城市交通需求：共享单车作为绿色出行方式，租赁量受时间、天气、节假日、区域人流等多因素影响，需精准预测以优化调度。传统模型局限：线性模型（如 ARIMA）难以捕捉非线性时序特征；单一深度学习模型（如 LSTM）可能因数据噪声或复杂模式存在预测偏差。组合模型优势：BiLSTM（双向长短期记忆网络）擅长处理时序数据的前后依赖关系，Adaboost（自适应增强算法）通过集成弱学习器提升整体预测精度，二者结合可强化多维度特征提取与鲁棒性。2. 研究目标构建。
2025-06-06 15:55:30
645
原创 基于BiGRU的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
随着城市化进程的加速和环保理念的普及，共享单车作为一种便捷、绿色出行方式，在全球范围内得到了迅猛发展。对自行车租赁数量进行准确预测，不仅有助于优化车辆调度、提高运营效率，还能为城市交通规划提供数据支持。本文提出了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）神经网络的自行车租赁数量预测模型。该模型能够充分捕捉时间序列数据中的双向依赖关系，有效提升预测精度。
2025-06-06 15:54:14
432
原创 基于BiGRU的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车租赁需求对于优化车辆调度、提升运营效率、减少资源浪费具有重要意义。本文提出了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）神经网络的共享单车租赁预测模型。该模型能够充分捕捉共享单车租赁数据中的时序依赖性和双向上下文信息。研究首先对共享单车租赁数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值检测和特征工程。然后，构建BiGRU模型，并使用历史租赁数据对其进行训练和优化。
2025-06-06 15:50:37
747
原创 基于BiGRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内得到了迅速发展。准确预测共享单车租赁需求对于优化车辆调度、提高运营效率、降低运营成本具有重要意义。传统的预测方法往往难以捕捉复杂的时间序列特征和多源异构数据之间的关联性。本文提出了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）的共享单车租赁预测模型。该模型能够有效地学习租赁数据中的长期依赖关系，并通过注意力机制为不同时间步的输入赋予不同的权重，从而更精确地捕捉关键特征。
2025-06-06 15:49:35
647
原创 基于Bagging的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码
共享单车作为一种便捷、环保的出行方式，在全球范围内迅速普及。准确预测共享单车租赁需求，对于优化车辆调度、提升运营效率和用户满意度至关重要。本文旨在探讨基于Bagging（Bootstrap Aggregating）集成学习方法在共享单车租赁预测中的应用，并分析其潜在优势。1. 共享单车租赁预测的挑战共享单车租赁数据具有显著的非线性和复杂性，影响因素众多，包括时间（小时、日期、星期、月份、节假日）、天气（温度、湿度、风速、天气状况）、地理位置（站点密度、周边设施）以及特殊事件（演唱会、体育赛事）等。
2025-06-06 15:48:17
719
### 文章总结：科技赋能房地产可持续发展 - 城越2022总结报告
2025-04-17
【房地产经济分析】新型冠状病毒疫情对中国房地产市场多维度影响及应对策略：零售、写字楼、工业物流与物业投资市场分析
2025-04-17
### 2022年全国房地产市场半年报总结
2025-04-17
美妆零售中国美妆消费者线上购买习惯与需求洞察：年轻女性消费趋势及线上平台策略分析书由淘美妆
2025-04-17
无线通信领域：空中集群网络中基于UAV轨迹优化和多尺度网络切片资源动态管理的研究
2025-03-23
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人