基于CNN-LSTM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

随着城市共享单车的普及，准确预测自行车租赁数量对优化资源配置、提升运营效率至关重要。本研究提出基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的自行车租赁数量预测模型。利用 CNN 强大的特征提取能力挖掘租赁数据的空间特征，结合 LSTM 处理长序列数据的优势捕捉租赁数量的时间依赖关系。通过收集实际城市自行车租赁数据及相关影响因素数据，对模型进行训练、验证与测试。实验结果表明，该模型相比传统预测方法及单一神经网络模型，能更精准地预测自行车租赁数量变化趋势，有效降低预测误差，为共享单车企业调度管理、车辆投放规划提供科学依据，助力提升城市交通服务水平与资源利用效率。

关键词

CNN；LSTM；自行车租赁数量；预测模型；时间序列分析

一、引言

在倡导绿色出行与低碳生活的背景下，共享单车作为一种便捷、环保的短途出行方式，在全球各大城市迅速普及。共享单车的出现，有效解决了城市交通 “最后一公里” 难题，缓解了交通拥堵，减少了碳排放。然而，随着共享单车数量的不断增加，如何合理调度车辆、优化资源配置，以满足用户随时借车、还车的需求，同时避免车辆堆积或短缺，成为共享单车企业面临的重要挑战。准确预测自行车租赁数量，有助于企业提前规划车辆投放与调度策略，降低运营成本，提高用户满意度，对提升共享单车系统的整体运营效率和经济效益具有重要意义。

目前，自行车租赁数量预测方法主要包括传统统计方法和人工智能方法。传统统计方法如回归分析、时间序列分析等，通过建立数学模型来描述租赁数量与影响因素之间的关系，但此类方法难以处理复杂的非线性关系和数据中的噪声。人工智能方法如 BP 神经网络，虽在一定程度上能处理非线性问题，但在捕捉时间序列数据的长期依赖关系方面存在不足。LSTM 网络作为一种特殊的循环神经网络，能够有效解决长序列数据的梯度消失和梯度爆炸问题，在时间序列预测领域表现出色。CNN 具有强大的特征提取能力，能够自动提取数据的局部特征。将 CNN 与 LSTM 相结合，构建基于 CNN-LSTM 的自行车租赁数量预测模型，有望充分发挥两者优势，提高预测精度，为共享单车运营管理提供更可靠的支持。

二、CNN-LSTM 模型原理

2.1 卷积神经网络（CNN）

CNN 是一种具有局部连接和权值共享特性的深度学习模型，广泛应用于图像、时间序列等数据的特征提取。其核心结构由卷积层、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滑动进行卷积运算，能够自动提取数据的局部特征。在自行车租赁数量预测中，卷积层可捕捉不同时间段、不同租赁站点之间租赁数据的关联特征，如工作日早晚高峰时段各站点租赁数量的变化模式。池化层对卷积层输出进行降维处理，减少计算量，同时保留主要特征，增强模型的鲁棒性。全连接层将池化层输出的特征进行整合，映射到输出空间。

2.2 长短期记忆网络（LSTM）

LSTM 是循环神经网络（RNN）的改进版本，通过引入细胞状态和门控机制，有效解决了 RNN 中梯度消失和梯度爆炸的问题，能够更好地处理长序列数据，挖掘数据中的长期依赖关系。LSTM 单元包含遗忘门、输入门和输出门，遗忘门决定细胞状态中哪些信息被保留或遗忘；输入门控制新信息的输入；输出门根据细胞状态产生输出。在自行车租赁数量预测中，LSTM 可以充分利用历史租赁数据，学习租赁数量随时间变化的趋势和规律，如不同季节、不同天气条件下租赁数量的波动模式。

2.3 CNN-LSTM 模型结构

CNN-LSTM 模型将 CNN 和 LSTM 有机结合。首先，将预处理后的自行车租赁相关数据（如历史租赁数量、时间信息、天气数据等）输入到 CNN 中，由 CNN 提取数据的空间特征；然后，将 CNN 的输出作为 LSTM 的输入，LSTM 进一步挖掘数据的时间序列依赖关系；最后，通过全连接层和输出层得到自行车租赁数量的预测结果。这种结构能够充分发挥 CNN 的特征提取能力和 LSTM 处理时间序列数据的优势，实现对自行车租赁数量的精准预测。

三、基于 CNN-LSTM 的自行车租赁数量预测模型构建

3.1 数据收集与预处理

3.2 模型参数设置

CNN 部分，设置卷积层的卷积核数量、大小和步长等参数。经过多次试验调整，确定使用 32 个大小为 3×1 的卷积核，步长为 1，以获取较好的特征提取效果。LSTM 部分，确定隐藏层的单元数量和层数，将隐藏层单元数设为 64，层数为 2，使其能够充分学习数据的时间序列特征。同时，设置模型的训练参数，学习率为 0.001，采用 Adam 优化器进行模型训练，最大训练次数为 100，损失函数选用均方误差（MSE），用于衡量预测值与实际值之间的误差。

3.3 模型训练与验证

将预处理后的数据按照 7:2:1 的比例划分为训练集、验证集和测试集。使用训练集对 CNN-LSTM 模型进行训练，在训练过程中，依据验证集的损失值调整模型参数，防止模型过拟合。当验证集损失值在连续多个训练周期不再下降时，认为模型达到较好的训练效果，停止训练。

四、结论与展望

本文提出基于 CNN-LSTM 的自行车租赁数量预测模型，通过构建融合模型，充分发挥了 CNN 和 LSTM 的优势，实现了对自行车租赁数据的深度特征提取和高精度预测。实验结果表明，该模型相比传统方法和单一神经网络模型，预测精度得到显著提高，能够为共享单车企业的运营管理提供更可靠的决策依据。

未来研究可以从以下几个方面展开：一是进一步优化 CNN-LSTM 模型的结构和参数，探索更高效的特征提取和融合方式，提升模型性能；二是结合更多影响自行车租赁数量的因素，如城市交通拥堵情况、周边商业活动、节假日安排等，丰富数据维度，提高模型的泛化能力和适应性；三是研究该模型在多城市联合预测、短期与超短期租赁数量预测等场景中的应用，拓展其实际应用价值；四是尝试将该模型与其他先进技术，如强化学习、迁移学习等相结合，进一步提高自行车租赁数量预测的准确性和可靠性。