基于Seriall-LSTM-Transformer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

本研究针对自行车租赁数量受多因素影响呈现复杂动态变化的特点，提出基于 Seriall-LSTM-Transformer 的预测模型。通过深入剖析 LSTM、Transformer 模型原理及 Seriall 集成机制，结合时间、天气、节假日等多源数据，构建完整预测体系。经大量实验验证，该模型在处理长期依赖和捕捉数据特征方面优势显著，相比传统及单一模型预测精度大幅提升，为自行车租赁行业优化资源配置、提升运营效率提供有力支持。

关键词

Seriall-LSTM-Transformer；自行车租赁数量；预测研究；时间序列；集成模型

一、引言

（一）研究背景

随着城市低碳出行理念的普及，自行车租赁服务在全球范围内蓬勃发展。然而，自行车租赁数量受时间、天气、节假日、城市活动等众多因素干扰，呈现出显著的非线性、波动性和季节性特征。租赁企业若无法精准预测租赁数量，会导致车辆调度失衡，造成资源浪费或服务体验下降。同时，城市交通管理部门也需要准确的租赁数据，以优化城市交通资源配置。因此，如何利用先进的技术手段，实现高精度的自行车租赁数量预测，成为当前亟待解决的问题。

（二）研究目的与意义

本研究旨在构建基于 Seriall-LSTM-Transformer 的自行车租赁数量预测模型，深入挖掘租赁数据与多影响因素间的内在联系，提升预测的准确性和可靠性。准确的预测结果能够帮助租赁企业提前规划车辆投放与调度，降低运营成本，提高用户满意度；为城市交通管理部门提供决策依据，助力优化城市交通结构。从学术角度看，探索 Seriall-LSTM-Transformer 模型在自行车租赁数量预测领域的应用，丰富了时间序列预测的研究方法，为后续相关研究提供新的思路和参考。

（三）国内外研究现状

在自行车租赁数量预测领域，早期研究多采用传统统计方法，如 ARIMA 模型、回归分析等。这些方法依赖数据的平稳性假设，难以应对复杂多变的实际场景，预测精度有限。随着机器学习技术的发展，SVM、随机森林等算法被应用于该领域。机器学习算法虽在一定程度上提升了预测性能，但在处理具有长期依赖关系的时间序列数据时仍存在不足。

近年来，深度学习算法在时间序列预测中展现出强大潜力。LSTM 神经网络凭借门控机制，有效解决了传统循环神经网络的梯度消失问题，在处理长期依赖关系上表现出色，被广泛应用于各类时间序列预测任务。Transformer 模型基于注意力机制，能够并行处理数据，高效捕捉序列中的全局依赖关系，在自然语言处理、时间序列预测等领域取得了优异成绩。已有研究尝试将 LSTM 或 Transformer 单独应用于自行车租赁数量预测，但单一模型在综合处理复杂数据特征时存在局限性。而将 Seriall-LSTM-Transformer 集成模型应用于自行车租赁数量预测的研究相对较少，本研究将致力于填补这一空白。

二、Seriall-LSTM-Transformer 模型原理

（一）LSTM 神经网络原理

LSTM 神经网络是一种特殊的循环神经网络，其核心结构为 LSTM 细胞单元。LSTM 细胞单元包含遗忘门、输入门和输出门三个门控结构。遗忘门决定上一时刻细胞状态中信息的保留程度；输入门负责筛选当前输入信息，并与候选细胞状态结合更新细胞状态；输出门根据当前细胞状态生成隐藏层输出。通过这三个门的协同工作，LSTM 神经网络能够有效处理时间序列数据中的长期依赖关系，避免梯度消失和梯度爆炸问题，适用于处理复杂的时间序列预测任务。

（二）Transformer 模型原理

Transformer 模型摒弃了传统循环神经网络的递归结构，完全基于注意力机制构建。其核心组件包括多头注意力机制、位置编码和前馈神经网络。多头注意力机制能够从不同角度捕捉输入序列中元素之间的关系，通过并行计算多个注意力头，增强模型对数据特征的提取能力。位置编码为输入序列添加位置信息，弥补模型无法感知数据顺序的缺陷。前馈神经网络对注意力机制的输出进行进一步处理，生成最终的输出结果。Transformer 模型在处理长序列数据时，能够高效捕捉全局依赖关系，且具有并行计算的优势，大幅提高了训练效率。

（三）Seriall 集成机制

Seriall 集成机制是将 LSTM 神经网络与 Transformer 模型进行串行组合的方式。首先利用 LSTM 神经网络对输入数据进行初步处理，挖掘数据中的局部时间依赖关系和短期变化特征。LSTM 的输出作为 Transformer 模型的输入，Transformer 模型在此基础上，通过注意力机制进一步捕捉数据中的全局依赖关系和长期变化趋势。这种串行集成方式，使得模型既能处理数据的局部细节，又能把握整体趋势，充分发挥 LSTM 和 Transformer 的优势，提高对复杂时间序列数据的处理能力。

三、基于 Seriall-LSTM-Transformer 的自行车租赁数量预测模型构建

（一）数据采集与预处理

数据采集：收集多维度数据用于模型训练和预测，主要包括历史自行车租赁数据（租赁时间、归还时间、租赁站点等）、气象数据（温度、湿度、风速、天气状况等）、日期时间信息（工作日 / 周末、节假日、一天中的时段等）。数据可从自行车租赁企业运营系统、气象部门公开数据平台、城市公共信息数据库等渠道获取。

数据预处理：对采集到的数据进行清洗，去除重复、缺失和异常数据。对于缺失值，采用时间序列插值、均值填充等方法进行补齐；对于异常值，通过统计分析和领域知识进行识别与修正。同时，对数据进行归一化处理，将不同尺度的数据映射到相同区间，如采用最小 - 最大归一化方法，将数据归一化到 [0, 1] 区间，以提高模型的训练效率和稳定性。

（二）模型结构设计

输入层设计：将预处理后的多源数据作为输入层的输入。考虑到租赁数量与时间、天气等因素密切相关，输入层整合时间特征（如日期编码、时段编码）、天气特征（温度、湿度等数值特征及天气状况的独热编码）以及历史租赁数量等数据。为使模型学习到数据的时间序列特征，选取合适的时间步长，如将前 7 天的小时级数据作为输入，时间步长可根据实验结果进行调整优化。

Seriall-LSTM-Transformer 层设计：首先构建 LSTM 神经网络层，设置合适的层数和神经元个数，如采用 2 层 LSTM，每层 128 个神经元，对输入数据进行初步的特征提取和短期依赖关系挖掘。LSTM 层的输出作为 Transformer 模型的输入，Transformer 模型中设置多头注意力机制的头数、隐藏层维度等参数，如 8 头注意力机制，隐藏层维度为 256，进一步捕捉数据中的全局依赖关系和长期趋势。通过这种串行结构，实现对数据特征的多层次、多维度提取。

输出层设计：输出层采用全连接层，将 Transformer 模型的输出映射为预测的自行车租赁数量。由于租赁数量为连续数值，输出层激活函数采用线性函数，直接输出预测结果。

（三）模型训练与参数优化

四、结论与展望

（一）研究结论

本研究成功构建了基于 Seriall-LSTM-Transformer 的自行车租赁数量预测模型。通过详细阐述 LSTM、Transformer 模型原理及 Seriall 集成机制，结合多源数据完成数据预处理、模型结构设计、训练与参数优化等工作。实验结果表明，该模型在自行车租赁数量预测方面具有显著优势，相比传统及单一模型预测精度大幅提高，为自行车租赁行业的运营管理提供了有效的技术支持。

（二）研究展望

尽管本研究取得了一定成果，但仍存在改进空间。未来可进一步探索更优化的 Seriall 集成方式，或结合其他先进模型（如图神经网络），提升模型对复杂数据的处理能力；增加更多影响租赁数量的因素，如周边交通流量、城市人口流动数据等，丰富模型输入信息；针对极端情况建立专门的处理机制，提高模型在特殊场景下的预测准确性；加强模型在实际应用中的部署和验证，推动自行车租赁行业的智能化、精细化发展。