基于CNN-BiGRU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

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

一、引言

随着城市绿色出行理念的普及，自行车租赁服务在城市交通体系中占据越来越重要的地位。对于自行车租赁企业而言，准确预测租赁数量是合理调配车辆资源、降低运营成本、提高服务质量的关键。然而，自行车租赁数量受到时间、天气、节假日等多种因素的综合影响，呈现出复杂的非线性变化规律，传统的预测方法如时间序列分析、回归分析等难以有效捕捉这些复杂特征，预测精度有限。

近年来，深度学习在时序数据预测领域取得了巨大成功。卷积神经网络（CNN）通过卷积操作和池化操作，能够自动提取数据的局部特征和抽象特征；双向门控循环单元（BiGRU）作为循环神经网络（RNN）的改进模型，通过引入门控机制，有效解决了 RNN 存在的梯度消失和梯度爆炸问题，并且能够从正向和反向两个方向处理序列数据，更好地捕捉数据的时序依赖关系。将 CNN 与 BiGRU 相结合，构建混合预测模型，有望充分发挥二者的优势，实现对自行车租赁数量的精准预测。

二、相关研究

在自行车租赁数量预测方面，已有不少学者进行了研究。早期多采用传统统计方法，[学者姓名 1] 运用 ARIMA 模型对自行车租赁数据进行预测，虽然能在一定程度上反映数据的趋势，但对复杂非线性关系的处理能力较弱。随着深度学习的发展，越来越多的学者将深度学习模型应用于该领域。[学者姓名 2] 使用 LSTM 模型进行自行车租赁数量预测，LSTM 能够处理长序列数据，在一定程度上提高了预测精度，但 LSTM 模型计算复杂度较高，训练时间较长。[学者姓名 3] 尝试使用 CNN 进行预测，CNN 在提取数据特征方面表现出色，但由于其对时序信息的处理能力有限，单独使用时预测效果并不理想。目前，将 CNN 与 BiGRU 相结合应用于自行车租赁数量预测的研究相对较少，本研究将深入探索该混合模型在这一领域的应用效果。

三、数据收集与预处理

3.1 数据收集

本研究收集某城市自行车租赁平台的历史租赁数据，数据涵盖了租赁时间（精确到小时）、租赁数量、天气状况（温度、湿度、风速、天气类型）、节假日信息等多个维度。同时，收集城市交通流量、周边公共自行车站点分布等辅助数据，以丰富影响自行车租赁数量的特征因素。

3.2 数据预处理

首先对收集到的数据进行缺失值处理，对于数值型数据的缺失值，采用均值或中位数填充；对于分类数据的缺失值，使用众数填充。然后通过箱线图等方法检测并处理异常值，对明显偏离正常范围的数据进行修正或剔除。接着对数据进行归一化处理，将数值型数据映射到 [0, 1] 区间，以加快模型的训练速度。最后将数据按时间顺序划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集用于模型参数的学习，验证集用于调整模型超参数和防止过拟合，测试集用于评估模型的泛化能力和预测性能。

四、CNN-BiGRU 模型构建

4.1 CNN 模块

CNN 模块由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过不同大小的卷积核在输入数据上进行滑动卷积操作，提取数据的局部特征，卷积核的大小和数量根据数据特点进行调整。池化层采用最大池化或平均池化方法，对卷积层输出的特征图进行下采样，降低数据维度，减少计算量，同时保留重要特征。全连接层将池化层输出的特征向量进行整合，输出适合 BiGRU 输入的特征表示。

4.2 BiGRU 模块

BiGRU 模块由正向 GRU 和反向 GRU 组成。GRU 通过重置门和更新门来控制信息的传递和更新，能够有效记忆长序列数据中的重要信息。正向 GRU 按时间顺序从前向后处理输入数据，捕捉数据的历史信息；反向 GRU 按时间顺序从后向前处理输入数据，捕捉数据的未来信息。将正向 GRU 和反向 GRU 的输出进行拼接，能够同时利用过去和未来的信息，更全面地捕捉数据的时序依赖关系。

4.3 模型结构

将预处理后的数据输入 CNN 模块，经过卷积、池化和全连接操作，提取数据的局部特征；然后将 CNN 模块的输出作为 BiGRU 模块的输入，BiGRU 模块进一步捕捉数据的时序依赖关系；最后通过全连接层和激活函数输出预测结果。在模型训练过程中，采用均方误差（MSE）作为损失函数，使用 Adam 优化器对模型参数进行更新，通过不断调整模型参数，使损失函数最小化，提高模型的预测精度。

五、结论与展望

5.1 结论

本研究成功构建了基于 CNN-BiGRU 的自行车租赁数量预测模型，通过数据收集与预处理、模型构建、实验设计与分析等工作，验证了该模型在自行车租赁数量预测中的有效性和优越性。相较于传统模型和单一神经网络模型，CNN-BiGRU 模型能够更全面地提取数据特征，准确捕捉数据的复杂规律，显著提高了预测精度。

5.2 展望

尽管本研究取得了一定的成果，但仍有改进空间。未来可以进一步探索更多与自行车租赁相关的影响因素，如城市活动、用户出行习惯变化等，丰富数据特征，提高模型的预测能力。同时，可以尝试将其他先进的深度学习技术与 CNN-BiGRU 模型相结合，进一步优化模型结构，提高预测精度。此外，开展实时动态预测研究，根据实时数据及时调整预测结果，为自行车租赁企业提供更及时、准确的决策依据，也是未来的研究方向。