基于CNN-GRU-Attention的共享单车租赁预测研究(数据可换)附Python代码

最新推荐文章于 2025-06-19 07:34:13 发布

Matlab前程算法屋

最新推荐文章于 2025-06-19 07:34:13 发布

阅读量789

点赞数 24

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签： cnn gru python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_daizuo/article/details/148497442

✅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

本研究针对共享单车租赁量预测难题，提出基于 CNN-GRU-Attention 的混合模型。通过对多源共享单车租赁数据进行清洗、特征工程等预处理，将数据输入模型训练与预测。实验结果表明，该模型相比传统模型和单一神经网络模型，在共享单车租赁预测中能更精准捕捉数据特征与规律，有效提升预测准确性，为企业运营决策提供有力支持。

关键词

共享单车租赁预测；CNN；GRU；Attention 机制；混合模型

一、引言

共享单车作为城市绿色出行的重要方式，近年来在全球范围内迅速普及。然而，共享单车的投放与调度面临诸多挑战，不合理的车辆分布不仅影响用户体验，还会增加企业运营成本。准确预测共享单车租赁量，有助于企业优化车辆投放策略，提高资源利用效率，实现经济效益与社会效益的双赢。传统预测方法在处理共享单车租赁数据的非线性、动态性特征时存在局限性，而深度学习凭借强大的特征提取和模式识别能力，为租赁预测提供了新途径。卷积神经网络（CNN）能有效提取数据局部特征，门控循环单元（GRU）可处理时间序列长期依赖关系，Attention 机制则能增强模型对关键信息的捕捉能力。将三者结合构建 CNN-GRU-Attention 模型，有望为共享单车租赁预测带来更优效果。

二、相关研究

（一）传统共享单车租赁预测方法

传统的共享单车租赁预测方法主要包括时间序列分析方法和机器学习方法。时间序列分析方法如 ARIMA 模型，基于历史数据的自相关性进行预测，但其假设数据具有平稳性，难以适应共享单车租赁量受天气、节假日等多种复杂因素影响的非平稳特性。机器学习方法如线性回归、决策树等，虽然能在一定程度上处理非线性问题，但依赖人工设计特征，且泛化能力有限，在复杂多变的租赁场景下预测精度欠佳。

（二）深度学习在共享单车租赁预测中的应用

深度学习模型在共享单车租赁预测领域展现出强大潜力。循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU 等被广泛应用于时间序列预测，能够学习数据的动态变化规律。但 RNN 存在梯度消失问题，LSTM 结构相对复杂、训练效率较低。CNN 在图像领域的成功应用表明其具备优秀的特征提取能力，将其应用于共享单车租赁数据，可自动提取数据中的局部特征模式。部分研究尝试将 CNN 与 RNN 变体结合，取得了较好的预测效果，同时 Attention 机制的引入，能让模型聚焦关键信息，进一步提升预测性能。

三、数据预处理

（一）数据获取

本研究收集某城市共享单车租赁平台的历史租赁数据，涵盖租赁时间、租赁站点、租赁时长、归还时间等信息。同时，获取该城市同期的气象数据（如温度、湿度、降雨量、天气状况）、节假日数据以及交通流量数据，这些多源数据可更全面反映影响共享单车租赁的因素。

（二）数据清洗

原始数据中存在缺失值和异常值。对于缺失值，若为少量连续的租赁时长数据缺失，采用线性插值法填充；若为天气状况等分类数据缺失，则根据相邻时间段的天气情况进行填充。对于异常值，通过箱线图识别，剔除明显不合理的租赁记录，如租赁时长过长或过短的异常数据。

（三）特征工程

时间特征提取：从租赁时间中提取年、月、日、小时、星期几、是否工作日等时间特征。例如，分析发现工作日早晚高峰租赁量显著高于其他时段，周末租赁模式也有独特规律，这些时间特征有助于模型学习租赁量的时间变化模式。

编码处理：对天气状况、节假日等分类变量进行独热编码，将其转换为数值型向量，方便模型处理。

归一化处理：采用最小 - 最大归一化方法，将数值型特征（如温度、租赁时长）归一化到 [0, 1] 区间，消除量纲差异对模型训练的影响。

四、CNN-GRU-Attention 模型构建

（一）CNN 层

在模型中构建多个不同卷积核大小的卷积层。较小的卷积核（如 3×3）用于捕捉数据的局部细节特征，例如短时间内特定站点的租赁量变化趋势；较大的卷积核（如 5×5 或 7×7）则可提取更宏观的特征，如多个站点在一段时间内的租赁量整体变化模式。每个卷积层后连接最大池化层，降低数据维度，减少计算量，同时保留重要的特征信息。

（二）GRU 层

将 CNN 层提取的特征输入到 GRU 层。GRU 由重置门和更新门组成，通过门控机制可以有效控制信息的流动，选择性地记忆和遗忘历史信息，从而处理时间序列数据中的长期依赖关系。相比 LSTM，GRU 结构更简单，参数更少，训练效率更高，且能在一定程度上避免梯度消失问题，适合处理共享单车租赁数据的时间序列特性。

（三）Attention 机制

将 GRU 层的输出作为 Attention 机制的输入。在共享单车租赁预测中，不同时间点的气象条件、交通状况等因素对租赁量的影响程度不同。通过 Attention 机制计算每个时间步的注意力权重，模型可以更加关注对租赁量预测起关键作用的时间点和特征。例如，在降雨天气时，与天气相关的特征应赋予更高权重，使模型更准确地预测租赁量变化。

（四）全连接层和输出层

经过 Attention 机制处理后的特征输入到全连接层，全连接层将所有特征进行融合，提取出综合的特征表示。输出层根据预测目标，设置一个神经元，输出预测的共享单车租赁量数值。

五、结论与展望

（一）结论

本研究成功构建了基于 CNN-GRU-Attention 的共享单车租赁预测模型，通过对多源数据的有效预处理和模型的合理构建与训练，在实验中取得了优于传统方法和单一神经网络模型的预测效果，为共享单车租赁预测提供了一种新的有效途径。

（二）展望

未来研究可以进一步探索更多与共享单车租赁相关的影响因素，如城市人口流动数据、周边商业活动数据等，丰富数据特征，提升模型预测能力。同时，可以尝试改进 Attention 机制，或者将其他先进的深度学习技术与本模型结合，进一步优化模型结构。此外，开展模型在实际运营场景中的应用研究，验证其在复杂多变环境下的实用性和稳定性，为共享单车企业提供更可靠的决策依据。