用https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Metro+Interstate+Traffic+Volume的数据GRU模型预测交通量具体实例及代码

首先，我们需要进行数据预处理和特征工程。以下是一个简单的数据预处理和特征工程的示例：

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

# 读取数据
data = pd.read_csv('Metro_Interstate_Traffic_Volume.csv')

# 将日期和时间合并为一个时间戳，并将其转换为日期时间格式
data['date_time'] = pd.to_datetime(data.date_time)

# 将时间戳转换为时间戳的秒数
data['timestamp'] = data.date_time.astype(np.int64) // 10**9

# 将小时和星期几作为新特征
data['hour'] = data.date_time.dt.hour
data['dayofweek'] = data.date_time.dt.dayofweek

# 将特征缩放到0到1之间
scaler = MinMaxScaler()
data[['temp', 'rain_1h', 'snow_1h', 'clouds_all']] = scaler.fit_transform(data[['temp', 'rain_1h', 'snow_1h', 'clouds_all']])

# 选择需要使用的特征
features = ['hour', 'dayofweek', 'temp', 'rain_1h', 'snow_1h', 'clouds_all', 'timestamp']

# 将数据拆分为训练集和测试集
train_data = data.iloc[:int(len(data)*0.8), :][features]
test_data = data.iloc[int(len(data)*0.8):, :][features]

# 将数据拆分为输入和输出
train_X, train_y = train_data.iloc[:, :-1], train_data.iloc[:, -1]
test_X, test_y = test_data.iloc[:, :-1], test_data.iloc[:, -1]

# 将输入数据转换为三维数组
train_X = np.array(train_X).reshape((-1, 1, len(features)))
test_X = np.array(test_X).reshape((-1, 1, len(features)))

接下来，我们可以使用TensorFlow 2.0中的GRU模型来训练我们的数据。以下是一个简单的GRU模型的示例代码：

from tensorflow.keras.layers import Input, GRU, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义输入
inputs = Input(shape=(1, len(features)))

# 定义GRU层
x = GRU(units=32, activation='tanh')(inputs)

# 定义输出层
outputs = Dense(units=1, activation='linear')(x)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# 训练模型
model.fit(train_X, train_y, epochs=10, batch_size=32)

# 预测测试数据
predictions = model.predict(test_X)

# 计算均方误差
mse = np.mean((predictions - test_y)**2)

print('均方误差:', mse)

以上是一个简单的GRU模型的示例代码，你可以根据自己的需求和数据进行调整和改进。