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共享单车分布预测模型(小打小闹) 参加第八届全国计算机仿真大奖赛

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import numpy as np  
import pandas as pd  
from sklearn.model_selection import train_test_split  
from sklearn.preprocessing import StandardScaler  
from tensorflow.keras.models import Sequential  
from tensorflow.keras.layers import Dense  
from tensorflow.keras.optimizers import Adam  
  
# 加载数据  
data = pd.read_csv('bike_data.csv')  
  
# 假设数据包含以下列：'hour_of_day', 'temperature', 'humidity', 'wind_speed', 'bike_usage'  
  
# 分离特征和目标变量  
X = data[['hour_of_day', 'temperature', 'humidity', 'wind_speed']]  
y = data['bike_usage']  
  
# 数据标准化  
scaler = StandardScaler()  
X_scaled = scaler.fit_transform(X)  
  
# 划分训练集和测试集  
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)  
  
# 构建神经网络模型  
model = Sequential()  
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))  # 输入层，64个神经元，使用ReLU激活函数  
model.add(Dense(32, activation='relu'))  # 隐藏层，32个神经元  
model.add(Dense(1))  # 输出层，1个神经元，不使用激活函数（线性输出）  
  
# 编译模型  
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=Adam())  
  
# 训练模型  
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, verbose=1)  
  
# 评估模型  
loss = model.evaluate(X_test, y_test)  
print(f"Test Loss: {loss}")  
  
# 使用模型进行预测  
y_pred = model.predict(X_test)  
  
# 这里可以进一步分析预测结果，比如计算均方误差等