基于CNN-LSSVM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

随着城市化进程的加速和环保理念的普及，自行车作为一种绿色、健康的出行方式，在全球范围内得到了广泛推广。许多城市推出了公共自行车租赁系统，旨在缓解交通拥堵、减少环境污染，并为市民提供便捷的出行选择。然而，自行车租赁数量受多种因素影响，如天气、节假日、时间段、地理位置等，呈现出复杂的非线性特征。准确预测自行车租赁数量，对于优化车辆调度、提高运营效率、满足用户需求具有重要意义。

传统的时间序列预测方法，如ARIMA、SVR等，在处理非线性、非平稳数据时存在局限性。近年来，深度学习技术在模式识别、图像处理等领域取得了显著成就，其强大的非线性拟合能力为自行车租赁数量预测带来了新的突破。卷积神经网络（CNN）作为一种前馈神经网络，在处理具有局部相关性的数据方面表现出色。而最小二乘支持向量机（LSSVM）作为支持向量机（SVM）的一种改进形式，以其优秀的泛化能力和处理小样本数据的优势，在回归预测任务中展现出潜力。

本文旨在结合CNN和LSSVM的优势，提出一种基于CNN-LSSVM的自行车租赁数量预测模型。该模型首先利用CNN对多维输入数据进行特征提取，然后将提取到的特征输入到LSSVM中进行回归预测。通过这种方式，模型能够充分挖掘数据中的时空相关性，并有效提升预测精度。

文献综述

自行车租赁数量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讨。早期研究主要采用统计学方法，如多元线性回归、时间序列分析等。例如，Chen等（2015）利用ARIMA模型对公共自行车使用量进行预测，但其对非线性趋势的捕捉能力有限。

随着机器学习技术的发展，SVR、神经网络等方法逐渐被引入。Moreno等（2017）采用SVR模型预测自行车需求，取得了较好的效果。然而，单一的机器学习模型往往难以充分捕捉复杂数据的全部特征。

近年来，深度学习在预测领域展现出巨大潜力。RNN、LSTM等循环神经网络在处理序列数据方面具有优势。例如，Du等（2018）构建了基于LSTM的自行车需求预测模型，通过捕捉时间依赖性提高了预测准确性。然而，这些模型在处理长序列数据时可能面临梯度消失或梯度爆炸问题。

CNN在处理具有局部相关性的数据方面表现突出，尤其适用于图像和文本数据。一些研究开始尝试将CNN应用于时间序列预测。例如，Livieris等（2019）提出了一种基于CNN-LSTM的混合模型，用于股票价格预测。

LSSVM是SVM的一种变体，通过将求解二次规划问题转化为求解线性方程组，提高了计算效率。LSSVM在小样本、非线性、高维数据处理方面具有优势。因此，将CNN与LSSVM结合，有望发挥两者的协同效应，进一步提升预测性能。

模型构建

本文提出的基于CNN-LSSVM的自行车租赁数量预测模型结构如图1所示。该模型主要包括数据预处理、CNN特征提取和LSSVM回归预测三个阶段。