lstm预测出租车旅行时间的python代码

时间: 2023-09-08 09:08:19 浏览: 56
以下是使用LSTM模型预测出租车旅行时间的Python代码示例: ```python import pandas as pd import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM # 读取数据 data = pd.read_csv('taxi.csv') # 特征选择 data = data[['pickup_longitude', 'pickup_latitude', 'dropoff_longitude', 'dropoff_latitude', 'passenger_count', 'trip_duration']] # 数据预处理 data['trip_duration'] = data['trip_duration'] / 60 # 将秒转换为分钟 data = data[data['trip_duration'] < 120] # 去除超过2小时的异常数据 data = data[data['pickup_longitude'] != 0] # 去除经纬度为0的异常数据 data = data[data['pickup_latitude'] != 0] data = data[data['dropoff_longitude'] != 0] data = data[data['dropoff_latitude'] != 0] # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.8) train = data[:train_size] test = data[train_size:] # 特征归一化 train_mean = train.mean() train_std = train.std() train = (train - train_mean) / train_std test = (test - train_mean) / train_std # 构建训练集和测试集 def create_dataset(X, y, time_steps=1): Xs, ys = [], [] for i in range(len(X) - time_steps): Xs.append(X.iloc[i:(i + time_steps)].values) ys.append(y.iloc[i + time_steps]) return np.array(Xs), np.array(ys) time_steps = 10 X_train, y_train = create_dataset(train.drop('trip_duration', axis=1), train['trip_duration'], time_steps) X_test, y_test = create_dataset(test.drop('trip_duration', axis=1), test['trip_duration'], time_steps) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(64, input_shape=(time_steps, X_train.shape[2]), return_sequences=True)) model.add(LSTM(32, return_sequences=False)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mse', optimizer='adam') model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=16, verbose=1) # 预测测试集 y_pred = model.predict(X_test) # 反归一化 y_pred = y_pred.reshape(-1, 1) y_pred = (y_pred * train_std['trip_duration']) + train_mean['trip_duration'] y_test = (y_test * train_std['trip_duration']) + train_mean['trip_duration'] # 计算RMSE rmse = np.sqrt(np.mean((y_pred - y_test) ** 2)) print('RMSE:', rmse) ``` 需要注意的是,本示例中使用的数据集是从Kaggle上下载的纽约市出租车行程数据集,包含了一些特征,如出发地经纬度、目的地经纬度、乘客数量等。实际应用中,需要根据具体情况选择特征。此外,本示例中使用的是LSTM模型,也可以尝试使用其他的深度学习模型进行预测。

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