基于CNN-BiLSTM-Adaboost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。实验结果表明，该模型相较于单一模型及其他集成模型，在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分比误差（MAPE）等指标上表现更优，能够有效提高自行车租赁数量预测的准确性，为自行车租赁企业的运营决策提供有力的数据支持。

关键词

CNN；BiLSTM；Adaboost；自行车租赁；数量预测

一、引言

随着城市低碳出行理念的推广，自行车租赁服务日益普及，成为城市交通的重要补充。然而，自行车租赁数量受时间、天气、节假日、城市活动等多种因素影响，具有高度的非线性和不确定性。准确预测自行车租赁数量，有助于企业合理调配车辆资源、优化站点布局、降低运营成本，同时提升用户服务体验。传统预测方法如回归分析、时间序列模型等，难以有效处理复杂的非线性关系，预测精度有限。

近年来，深度学习在时间序列预测领域展现出强大的优势。CNN 能够通过卷积和池化操作自动提取数据的局部特征和抽象特征；BiLSTM 结合了 LSTM 的长时记忆能力和双向处理机制，可同时利用过去和未来的信息，更好地捕捉数据的时序依赖关系。但单一的深度学习模型在复杂数据预测中仍存在局限性。Adaboost 作为一种集成学习算法，通过迭代训练多个弱预测器并赋予不同权重，能够有效提升模型的整体性能。因此，将 CNN、BiLSTM 与 Adaboost 相结合，构建集成预测模型，有望实现对自行车租赁数量更精准的预测。

二、相关研究

在自行车租赁数量预测方面，众多学者进行了积极探索。早期研究多采用传统统计模型，如 [学者姓名 1] 运用 ARIMA 模型对自行车租赁数据进行预测，虽能捕捉数据的部分趋势，但在处理复杂非线性关系时效果不佳。随着深度学习的发展，[学者姓名 2] 使用 LSTM 模型进行预测，LSTM 的门控机制使其在处理长序列数据上有一定优势，但由于仅从一个方向处理数据，对时序信息的挖掘不够全面。[学者姓名 3] 将 CNN 应用于自行车租赁数量预测，CNN 在特征提取方面表现良好，但缺乏对时序特征的有效处理。部分研究尝试将不同模型结合，如 [学者姓名 4] 将 LSTM 与 Attention 机制结合，但将 CNN、BiLSTM 与 Adaboost 相结合用于自行车租赁数量预测的研究较少。本研究将深入探究该集成模型在自行车租赁数量预测中的应用效果。

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连续多年的历史租赁数据，数据包含租赁时间（年、月、日、小时）、租赁数量、天气信息（温度、湿度、风速、天气状况）、节假日标识、工作日 / 周末标识等维度。同时，收集城市交通流量数据、大型活动举办信息等辅助数据，以更全面地反映影响自行车租赁数量的因素。

3.2 数据预处理

四、CNN-BiLSTM-Adaboost 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。卷积层使用不同大小的卷积核（如 3×3、5×5）对输入数据进行卷积操作，提取数据的局部特征，卷积核数量根据数据复杂度和模型性能进行调整。池化层采用最大池化方法，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 BiLSTM 输入的特征表示。

4.2 BiLSTM 模块

BiLSTM 模块由正向 LSTM 和反向 LSTM 组成。LSTM 通过遗忘门、输入门和输出门控制信息的传递和更新，能够有效解决传统循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题，记忆长序列数据中的重要信息。正向 LSTM 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 LSTM 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 LSTM 和反向 LSTM 的输出进行拼接，可同时利用过去和未来的信息，更全面地挖掘数据的时序依赖关系。

4.3 Adaboost 集成模块

Adaboost 算法通过迭代训练多个弱预测器（本研究中以 CNN-BiLSTM 模型为弱预测器），每次训练后根据弱预测器的错误率调整样本权重，错误率低的弱预测器在最终集成模型中被赋予较高权重，错误率高的则赋予较低权重。具体流程如下：

4.4 模型训练与优化

将预处理后的训练数据输入 CNN-BiLSTM-Adaboost 模型，以均方误差（MSE）为损失函数，使用 Adam 优化器对模型参数进行更新。在训练过程中，利用验证集对模型进行评估，通过调整 CNN 的卷积核数量、BiLSTM 的隐藏层单元数、Adaboost 的迭代次数等超参数，防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。

五、结论与展望

5.1 结论

本研究成功构建了基于 CNN-BiLSTM-Adaboost 的自行车租赁数量预测模型。通过对多维度数据的收集与预处理，结合 CNN、BiLSTM 和 Adaboost 的优势，该模型能够有效提取数据特征、挖掘时序关系并进行集成优化，在预测准确性上明显优于单一模型和其他集成模型，为自行车租赁数量预测提供了一种有效的方法。

5.2 展望

尽管本研究取得了较好的成果，但仍有改进空间。未来可进一步探索更多与自行车租赁相关的影响因素，如用户年龄分布、骑行偏好等，丰富数据特征；尝试将其他先进的深度学习算法或优化技术融入模型，进一步提升模型性能；开展实时动态预测研究，结合实时数据实现更精准、及时的预测，为自行车租赁企业的精细化运营提供更有力的支持。