基于CNN-BiLSTM的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

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。实验结果表明，CNN-BiLSTM模型在预测准确性方面表现出显著优势，为共享单车运营管理提供了有效的决策支持。

关键词：共享单车；租赁预测；卷积神经网络；双向长短期记忆网络；深度学习

引言

共享单车作为城市交通系统的重要组成部分，为短途出行提供了便利，并有助于缓解交通拥堵和减少碳排放。然而，共享单车租赁需求的波动性给运营管理带来了挑战，例如潮汐现象导致的车辆供需失衡、调度效率低下等问题。准确预测共享单车租赁需求是解决这些问题的关键，可以帮助运营商合理配置车辆资源，减少空驶率，提高用户体验。

传统的共享单车租赁预测方法主要包括时间序列分析（如ARIMA模型）、回归分析（如线性回归、支持向量回归）和机器学习方法（如随机森林、梯度提升树）。这些方法在一定程度上能够捕捉租赁数据中的规律，但往往难以有效处理非线性、非平稳和复杂的时空依赖关系。近年来，随着深度学习技术的快速发展，神经网络模型在处理大规模、高维度数据方面展现出强大能力，为共享单车租赁预测提供了新的思路。

本文旨在探索深度学习在共享单车租赁预测中的应用，提出一种基于CNN-BiLSTM的混合模型。该模型结合了CNN在提取局部特征方面的优势和BiLSTM在捕捉长期依赖方面的能力，以期提高预测精度。

相关工作

共享单车租赁预测是一个活跃的研究领域，国内外学者对此进行了广泛探索。

早期研究主要采用统计学和传统机器学习方法。例如，Liang等[1]利用支持向量回归模型预测共享单车需求；Chen等[2]将时间序列分解方法与XGBoost相结合，以提高预测性能。这些方法虽然相对简单，但对于复杂的时空动态模式捕捉能力有限。

近年来，深度学习模型在共享单车预测中得到了越来越多的应用。例如，Zhang等[3]提出了一种基于LSTM的共享单车需求预测模型；Lin等[4]利用CNN提取共享单车租赁数据的时空特征；Geng等[5]则结合了CNN和GRU（门控循环单元）来预测共享单车流量。这些研究表明深度学习模型在捕捉数据复杂性方面具有优势。

然而，单一的深度学习模型可能无法充分利用数据的多方面特征。CNN擅长处理局部空间特征，而RNN（循环神经网络）及其变体（如LSTM、GRU）更适合处理时间序列中的长期依赖关系。因此，结合不同类型神经网络的混合模型有望获得更好的预测效果。