GRU模型交通量预测实例及代码

以下是一个基于GRU模型的交通量预测实例和代码，使用的是Python和TensorFlow：

数据集：METR-LA数据集，包含在UCLA的Github上。

步骤1：导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error

步骤2：读取数据集并进行预处理

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data/METR-LA.csv')

# 选取需要用到的列
cols = ['speed', 'time', 'weekday', 'hour']
df = df[cols]

# 对时间进行处理
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df['weekday'] = df['time'].dt.weekday
df['hour'] = df['time'].dt.hour

# 对速度进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
df['speed'] = scaler.fit_transform(df['speed'].values.reshape(-1, 1))

# 将数据集分为训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_df = df[:train_size]
test_df = df[train_size:]

步骤3：定义模型并进行训练

# 定义超参数
BATCH_SIZE = 64
BUFFER_SIZE = 10000
EPOCHS = 10
STEPS_PER_EPOCH = 200

# 定义训练集和测试集
train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_df[['speed', 'weekday', 'hour']].values, train_df['speed'].values))
train_data = train_data.cache().shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).repeat()

test_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_df[['speed', 'weekday', 'hour']].values, test_df['speed'].values))
test_data = test_data.batch(BATCH_SIZE).repeat()

# 定义模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.GRU(64, input_shape=(None, 3)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_data, epochs=EPOCHS, steps_per_epoch=STEPS_PER_EPOCH)

步骤4：进行预测并计算误差

# 进行预测
y_pred = model.predict(test_data)

# 对速度进行反归一化
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_true = test_df['speed'].values.reshape(-1, 1)
y_true = scaler.inverse_transform(y_true)

# 计算误差
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = np.sqrt(mse)
print(f'RMSE: {rmse:.2f}')

这样就完成了基于GRU模型的交通量预测实例和代码。