摘要：随着共享单车在城市交通中的广泛应用，精准预测租赁需求对运营调度和资源配置具有重要意义。传统统计方法难以有效捕捉骑行数据中复杂的非线性时序特征，而深度学习方法在时间序列预测领域展现出显著优势。本文以华盛顿特区共享单车历史租赁数据为研究对象，设计并实现了一个基于LSTM神经网络的短时需求预测系统。
项目简介
基于LSTM神经网络，利用华盛顿特区共享单车历史数据，通过时序特征工程和滑动窗口建模实现小时级租赁需求预测。
系统概述
随着共享单车在城市交通中的广泛应用，精准预测租赁需求对运营调度和资源配置具有重要意义。传统统计方法难以有效捕捉骑行数据中复杂的非线性时序特征，而深度学习方法在时间序列预测领域展现出显著优势。本文以华盛顿特区共享单车历史租赁数据为研究对象，设计并实现了一个基于LSTM神经网络的短时需求预测系统。
本文首先对原始数据进行特征工程，包括周期性时间编码、滞后特征构造和标准化处理，构建了包含17维特征的输入序列。在此基础上，设计了基于双层LSTM的预测模型，利用96小时历史窗口预测下一小时的租赁量。为验证模型的有效性，引入线性回归和GRU作为基线模型进行对比实验，并通过消融实验分析了滞后特征和周期编码对预测精度的贡献。此外，采用排列特征重要性和注意力机制可视化两种方法对模型进行可解释性分析。
实验结果表明，LSTM模型在RMSE和R²指标上均优于基线模型，验证了序列建模对该任务的必要性。消融实验显示滞后特征对预测精度贡献最为显著，可解释性分析进一步揭示了模型对近期历史数据的关注倾向。本文的研究为共享单车运营企业的智能调度提供了可行的技术方案。
系统架构
系统采用数据预处理、特征工程、模型训练与评估的流水线架构，以96小时滑动窗口为输入，经嵌入层处理类别特征后送入双层LSTM网络输出下一小时预测值。
项目结构
项目包含4个Python脚本：visualization.py（探索性数据分析）、LSTM-model.py（数据预处理与LSTM模型训练）、LSTM-predict.py（模型预测与评估）、comparison.py（多模型对比实验），数据存放于data/，中间文件存放于database/，输出结果存放于result/。
目录结构
核心模块
数据经独热编码、Z-score标准化（仅用训练集统计量）和24小时滑动窗口构造为三维序列，输入三层LSTM（128→64→32，含BatchNorm+Dropout），以Adam+早停+学习率衰减训练，预测cnt/casual/registered三个目标并以R²/RMSE/MAE评估，最后与SVR、随机森林、RNN、GRU四个基线模型进行对比实验。
快速开始
依次运行python visualization.py进行数据探索，python LSTM-model.py完成预处理与模型训练，python LSTM-predict.py加载模型预测评估，python comparison.py执行多模型对比实验，所有图表和模型自动保存至result/目录。
环境要求
Python 3.8+，依赖torch、numpy、pandas、matplotlib、seaborn、scikit-learn，支持CUDA GPU加速，无GPU时自动使用CPU。
运行实验
依次运行visualization.py、LSTM-model.py、LSTM-predict.py、comparison.py，即可完成从数据探索、模型训练、预测评估到多模型对比的全部实验流程。
查看结果
所有输出图表和模型权重保存在result/目录下，包括EDA可视化、损失曲线、预测对比图和多模型对比图表
实验结果
实验结果保存在result/目录，包含LSTM模型权重model.pth及15张可视化图表（EDA分析10张、训练损失曲线1张、预测对比图1张、模型对比图3张）
结果展示
运行LSTM-model.py
图1 模型损失函数图像
运行LSTM-predict.py
图2 预测值与真实值对比图
运行comparison.py
图3 模型对比_cnt指标柱状图
图4 模型对比_R2热力图
图5 模型对比_预测曲线
运行visualization.py
图6 风速-骑行人数
图7 工作日与休息天每小时骑行人数统
图8 热力图
图9 日期-骑行人数图
图10 湿度-骑行人数图
图11 四季中每小时骑行人数统计
图12 体感温度-骑行人数图
图13 温度-骑行人数图
图14 月份-骑行人数图
图15 注册与临时用户一天中每小时骑行人数图
结果点评
LSTM模型在共享单车需求预测任务中表现优异，通过24小时滑动窗口有效捕捉了骑行数据的日周期规律；EDA分析揭示了温度与骑行人数呈正相关、高湿度和强风速抑制骑行需求、工作日呈现明显的早晚高峰双峰模式等关键特征；训练损失曲线平稳收敛且训练集与验证集差距较小，说明模型未出现严重过拟合；对比实验中LSTM在R²、RMSE、MAE三项指标上均优于SVR、随机森林、RNN和GRU，验证了深度序列模型在时序预测任务上的优势，其中传统机器学习模型因无法建模时序依赖关系表现相对较弱，而GRU作为LSTM的简化变体也取得了接近的效果。
项目资源
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
关于项目
本项目基于PyTorch和UCI共享单车数据集（17379条），通过独热编码、Z-score标准化和24小时滑动窗口构造序列输入，采用三层LSTM（128→64→32）预测骑行需求，并与SVR、随机森林、RNN、GRU进行对比，结果表明LSTM在R²/RMSE/MAE指标上均表现最优。。
项目背景
共享单车作为城市绿色出行的重要方式，其需求受天气、时段、季节等多因素影响且呈现复杂的非线性时序特征，准确预测骑行需求对运营商合理调度车辆、减少资源浪费具有重要意义，传统统计方法难以捕捉长期时序依赖关系，而LSTM凭借其门控机制在时间序列建模上具有天然优势，因此本项目采用LSTM构建共享单车需求预测模型。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：YP-4
原创声明：本项目为原创作品
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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