基于TCN-RVM的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

为解决自行车租赁数量预测中非线性、复杂时序依赖及不确定性问题，本研究提出基于时间卷积网络（TCN）与相关向量机（RVM）的 TCN-RVM 预测模型。TCN 利用因果卷积和扩张卷积提取多尺度时序特征，RVM 基于贝叶斯框架实现概率预测并处理不确定性。实验结果表明，该模型在均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标优于传统及单一模型，同时可输出预测的不确定性区间，为共享单车运营调度与城市交通规划提供更可靠的决策支持。

关键词

自行车租赁预测；时间卷积网络；相关向量机；时序分析；不确定性量化

一、引言

随着共享单车在城市交通体系中作用日益凸显，准确预测其租赁数量成为优化资源配置、提升服务质量的关键。自行车租赁需求受时间（小时、星期、节假日）、气象（温度、风速、降雨）、区域功能等多因素影响，呈现复杂非线性与动态变化特性 。传统预测方法如时间序列分析、回归模型，难以有效处理复杂关系；单一机器学习模型，如循环神经网络（RNN）及其变体虽能捕捉时序特征，但存在计算效率低、过拟合等问题，且无法提供预测的不确定性信息。

时间卷积网络（TCN）通过因果卷积和扩张卷积，在保持高效计算的同时可捕获长序列依赖，适合处理时序数据；相关向量机（RVM）基于贝叶斯理论，具有稀疏性和概率输出特性，能在小样本情况下实现精准预测并量化不确定性。将 TCN 与 RVM 结合，构建 TCN-RVM 模型用于自行车租赁数量预测，可整合两者优势，为共享单车运营管理提供更科学的预测方案 。

二、理论基础

2.1 时间卷积网络（TCN）

三、TCN-RVM 模型构建

3.1 模型架构

TCN-RVM 模型由输入层、TCN 层、特征提取层、RVM 层和输出层组成 。输入层接收预处理后的自行车租赁相关数据；TCN 层通过因果扩张卷积提取多尺度时序特征；特征提取层对 TCN 输出进行降维与特征整合；RVM 层基于贝叶斯框架对提取的特征进行学习，输出租赁数量预测值及不确定性区间；输出层将结果输出。

四、结论与展望

本研究构建的 TCN-RVM 模型，融合 TCN 的多尺度时序特征提取能力与 RVM 的概率预测及不确定性量化优势，在自行车租赁数量预测中表现优异，相比传统及单一模型显著提升预测精度，并能输出可靠的不确定性区间 。未来研究可从以下方向展开：一是探索更多影响租赁数量的因素，如城市交通流量、人口分布等，进一步优化特征工程；二是改进 RVM 算法，提高训练效率；三是将模型应用于多城市共享单车租赁预测，验证其泛化能力；四是结合在线学习算法，使模型适应数据动态变化 。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 秦茜.公共自行车租赁系统调度问题研究[D].北京交通大学,2013.DOI:10.7666/d.Y2427874.

[2] 蒋申.基于物联网技术的电动自行车锂电池管理单元研究与设计[D].重庆邮电大学,2020.

[3] 温惠英,杨曌照.基于迭代回归法的公共自行车投放量预测研究[J].武汉理工大学学报：交通科学与工程版, 2014, 38(2):4.DOI:10.3963/j.issn.2095-3844.2014.02.001.

📣 部分代码

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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