基于CNN-BiGRU的自行车租赁数量预测研究Matlab代码

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#cnn #matlab #人工智能

于 2024-10-10 23:16:39 首次发布

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🔥 内容介绍

摘要: 自行车租赁系统作为一种便捷的绿色出行方式，其租赁数量预测对于运营管理和资源调配至关重要。本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的混合模型，用于预测自行车租赁数量。CNN用于提取租赁数据中的局部特征，BiGRU则用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过在公开数据集上的实验验证，该模型在预测精度和稳定性方面均优于传统的ARIMA模型和单一神经网络模型，为自行车租赁系统的精细化运营提供了有力支持。

关键词: 自行车租赁；时间序列预测；卷积神经网络(CNN)；双向门控循环单元(BiGRU)；深度学习

1. 引言

近年来，随着城市化进程的加快和人们环保意识的提高，自行车租赁系统得到了飞速发展。准确预测自行车租赁数量对于优化资源配置、提高运营效率、提升用户体验至关重要。例如，可以根据预测结果合理调配车辆，避免出现车辆短缺或堆积的情况，从而提高车辆利用率，降低运营成本。传统的预测方法，如ARIMA模型，虽然简单易用，但在处理复杂非线性时间序列数据时，其预测精度往往受到限制。

近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展。卷积神经网络(CNN)擅长提取局部特征，而循环神经网络(RNN)，特别是长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)，则能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。然而，单一的CNN或RNN模型可能无法充分挖掘数据的潜在信息。因此，本文提出了一种基于CNN-BiGRU的混合模型，将CNN的局部特征提取能力和BiGRU的长期依赖关系建模能力相结合，以提高自行车租赁数量预测的精度和稳定性。

2. 相关工作

目前，自行车租赁数量预测的研究已取得一定成果，主要采用以下几种方法：

传统时间序列模型: ARIMA模型及其变体是常用的预测方法，其优点是简单易懂，计算效率高。然而，该类模型对数据的平稳性要求较高，且难以捕捉数据中的非线性特征。
机器学习方法: 支持向量机(SVM)、随机森林(RF)等机器学习方法也被应用于自行车租赁数量预测，其能够处理非线性数据，但其预测精度往往不如深度学习模型。
深度学习方法: LSTM、GRU等RNN模型因其能够捕捉时间序列的长期依赖关系，在时间序列预测领域表现出色。然而，单一的RNN模型在处理高维数据时可能存在梯度消失或爆炸问题。一些研究也尝试将CNN与RNN结合，以提高预测精度。

3. 模型构建

本文提出的基于CNN-BiGRU的自行车租赁数量预测模型，其架构如下：

(1) 数据预处理: 原始租赁数据通常包含时间戳、租赁站点的经纬度、租赁数量等信息。在进行模型训练之前，需要对数据进行清洗、预处理，例如缺失值填充、数据平滑、归一化等。

(2) 卷积神经网络(CNN)层: CNN层用于提取租赁数据中的局部特征，例如一天中不同时段的租赁模式、一周内不同日期的租赁变化等。我们采用多层卷积层，并结合池化层，以降低数据维度，提高模型的泛化能力。

(3) 双向门控循环单元(BiGRU)层: BiGRU层用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。BiGRU能够同时考虑过去和未来的信息，从而更好地理解时间序列的动态变化。我们将CNN层的输出作为BiGRU层的输入。

(4) 全连接层: 全连接层用于将BiGRU层的输出映射到预测结果。该层采用线性激活函数，输出为预测的自行车租赁数量。

(5) 损失函数与优化器: 我们采用均方误差(MSE)作为损失函数，并使用Adam优化器来训练模型。

4. 实验结果与分析

本文使用公开的自行车租赁数据集进行实验，数据集包含某城市多个租赁站点的历史租赁数据。我们将数据集划分为训练集、验证集和测试集，并采用交叉验证方法来评估模型的性能。

我们将本文提出的CNN-BiGRU模型与ARIMA模型、单一的CNN模型和单一的GRU模型进行比较，评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和R方值。实验结果表明，CNN-BiGRU模型在所有三个指标上均优于其他模型，证明了该模型在自行车租赁数量预测方面的有效性。

5. 结论与未来工作

本文提出了一种基于CNN-BiGRU的自行车租赁数量预测模型，该模型有效地结合了CNN的局部特征提取能力和BiGRU的长期依赖关系建模能力，在公开数据集上的实验结果表明其具有较高的预测精度和稳定性。