基于BiGRU的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

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。实验结果表明，相较于传统的统计学方法和单向神经网络模型，BiGRU模型在自行车租赁数量预测任务中表现出更高的准确性和鲁棒性，为共享单车运营管理提供了有力的智能决策支持。

引言

近年来，共享单车的兴起深刻改变了城市居民的出行方式。从最初的无桩共享到如今的精细化运营，共享单车行业在快速发展的同时，也面临着诸多挑战，其中如何高效地管理和调度海量自行车是一个核心问题。自行车租赁数量的波动性受到多种复杂因素的影响，包括但不限于时间因素（如小时、日期、星期、月份）、天气状况（如温度、湿度、风速、降雨量）、节假日以及特定事件等。因此，开发一个精准的预测模型对于提升共享单车企业的运营效率、降低运营成本、优化资源配置具有重要意义。

传统的预测方法包括时间序列分析模型，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型），以及一些机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）。然而，这些方法在处理复杂的非线性时间序列数据时，往往难以捕捉到数据中深层次的时序特征和长期依赖关系。

近年来，深度学习在时间序列预测领域展现出强大的能力，特别是循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理序列数据方面取得了显著进展。GRU作为LSTM的一种简化形式，在保持预测性能的同时，减少了模型参数，提高了训练效率。然而，标准的单向GRU模型在处理时间序列数据时，只能利用历史信息进行预测，未能充分利用未来信息（即双向依赖关系）。

本文旨在提出一种基于BiGRU的自行车租赁数量预测模型。BiGRU模型能够同时捕捉时间序列数据中的前向和后向依赖关系，从而更全面地理解数据的上下文信息，有望进一步提升预测精度。

相关工作

共享单车租赁预测的研究已经吸引了众多学者和研究人员的关注。现有的研究方法大致可以分为以下几类：

2.1 传统统计学方法

早期的研究多采用时间序列分析方法。例如，一些研究利用ARIMA模型对特定区域的自行车需求进行短期预测。另一些研究则考虑了季节性因素，采用SARIMA模型来捕捉租赁数量的周期性波动。然而，这些模型通常假设数据的平稳性，且难以有效处理非线性和多变量输入。

2.2 机器学习方法

随着机器学习技术的发展，越来越多的研究开始将SVM、随机森林、梯度提升树（GBDT）等机器学习算法应用于自行车租赁预测。这些方法能够处理非线性关系，并且可以融合多种特征，如天气数据、日期信息等。例如，有研究利用随机森林模型结合历史租赁数据和天气数据进行预测，取得了比传统统计方法更好的效果。然而，这些模型对于时间序列数据的时序依赖性捕捉能力有限。

2.3 深度学习方法

近年来，深度学习在时间序列预测领域取得了突破性进展。RNN及其变体，如LSTM和GRU，由于其独特的循环结构，能够有效处理序列数据中的长期依赖问题。

• RNN

  : 尽管RNN理论上可以处理任意长度的序列，但存在梯度消失和梯度爆炸问题，难以捕捉长期依赖。

• LSTM

  : LSTM通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）有效缓解了RNN的梯度问题，使其能够学习并记忆长距离依赖关系，已被广泛应用于交通流量预测、股票价格预测等领域。

• GRU

  : GRU是LSTM的一种简化形式，它将输入门和遗忘门合并为更新门，并将细胞状态和隐藏状态合并。GRU在许多任务上表现与LSTM相当，但参数更少，计算效率更高。一些研究已经将GRU应用于自行车租赁预测，并取得了良好的效果。

• Bi-directional RNN/LSTM/GRU

  : 双向循环神经网络（BiRNN）及其变体（BiLSTM、BiGRU）通过同时处理序列的前向和后向信息来获取更丰富的上下文表示。在自然语言处理等领域，BiRNN模型已被证明能够显著提升性能。在时间序列预测中，BiGRU模型有望捕捉到数据中更全面的时序特征，从而提高预测精度。

尽管已经有研究将GRU应用于自行车租赁预测，但鲜有研究系统性地探索BiGRU模型在该领域的应用潜力。本文将重点关注BiGRU模型在自行车租赁数量预测中的性能，并与现有方法进行比较。

BiGRU模型

3.1 门控循环单元（GRU）

GRU是RNN的一种变体，由Cho等人在2014年提出。它旨在解决传统RNN的梯度消失问题，并能够捕捉序列数据中的长期依赖。GRU通过引入两个门控机制：更新门（update gate）和重置门（reset gate），来控制信息流。

GRU相比于LSTM，参数量更少，计算效率更高，同时在许多任务中能够达到与LSTM相近的性能。

3.2 双向门控循环单元（BiGRU）

单向GRU在处理时间序列数据时，只能利用历史信息进行预测。然而，在某些情况下，未来的信息对于理解当前时刻的上下文也至关重要。例如，在自然语言处理中，一个词的含义可能依赖于其前后的词。在时间序列预测中，未来的天气状况、即将到来的节假日等信息都可能对当前时刻的租赁数量产生影响。

BiGRU模型由两个独立的GRU层组成，一个处理前向序列，另一个处理后向序列。每个GRU层都有自己的独立参数。

在自行车租赁数量预测任务中，BiGRU模型可以捕捉到租赁数量在时间维度上的双向依赖性。例如，某个时段的租赁数量不仅受到过去小时、天、周的影响，也可能受到未来几个小时或天的事件（如大型活动、恶劣天气预警）的影响。通过整合这些双向信息，BiGRU模型有望提高预测的准确性和鲁棒性。

结论与展望

本文提出了一种基于BiGRU神经网络的自行车租赁数量预测模型，旨在提高共享单车运营管理的效率和智能化水平。通过在公开数据集上进行实验，并与ARIMA、MLP、GRU和LSTM等模型进行对比，结果表明BiGRU模型在各项评价指标上均表现出最佳性能，证明了其在自行车租赁数量预测任务中的有效性和优越性。BiGRU模型能够充分利用时间序列数据中的双向依赖关系，更全面地捕捉租赁数量变化的内在规律，为共享单车调度和资源配置提供了更准确的预测依据。

尽管本文提出的BiGRU模型取得了良好的预测效果，但仍存在进一步优化的空间：

• 融合更多外部特征

  : 考虑将城市活动、交通拥堵状况、人口密度、节假日效应的细粒度划分等更多维度的数据融入模型，以进一步提升预测精度。

• 考虑多任务学习

  : 将租赁数量预测与空闲车辆预测、停车位预测等相关任务结合起来，通过多任务学习的方式，利用任务之间的相关性提升整体性能。

• 模型解释性研究

  : 尽管深度学习模型在预测方面表现出色，但其“黑箱”特性限制了其在实际应用中的可信度。未来的研究可以探索如何提高BiGRU模型的解释性，例如通过注意力机制来识别影响预测的关键因素。

• 实时预测与部署

  : 研究如何将训练好的BiGRU模型部署到实际的共享单车运营平台中，实现实时预测和智能调度。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 郭昊天,张超越,郑新潮,等.基于SOM-BiGRU串联神经网络的电费收入预测研究[C]//吉林省电机工程学会2023年学术年会.1. 国网延边供电公司2. 国网吉林供电公司, 2023.

[2] 曲衍旭,林叶锦,张均东,等.基于BiGRU的变频海水冷却系统状态参数预测[J].大连海事大学学报：自然科学版, 2022(001):048.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 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

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 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

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇