编写代码搭建循环神经网络LSTM执行道路车辆预测，并提供数据集

当然，我可以为你编写代码来搭建一个使用LSTM（长短期记忆网络）进行道路车辆预测的循环神经网络。以下是一个示例代码：

首先，你需要确保已经安装了Python和PyTorch。然后，按照以下步骤进行代码编写：

1. 导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义模型类：

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        
        self.hidden_size = hidden_size
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        
        return out

3. 创建模型实例：

input_size = 1  # 输入特征维度
hidden_size = 32  # LSTM隐藏层大小
output_size = 1  # 输出特征维度

model = LSTM(input_size, hidden_size, output_size)

4. 定义损失函数和优化器：

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

5. 准备数据集并进行训练：

# 假设你已经准备好了训练数据，将其加载到变量x和y中

num_epochs = 100
batch_size = 16

for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, len(x), batch_size):
        inputs = x[i:i+batch_size].unsqueeze(2)
        targets = y[i:i+batch_size]
        
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, targets)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

6. 使用训练好的模型进行预测：

# 假设你已经准备好了测试数据，将其加载到变量x_test中

model.eval()

with torch.no_grad():
    inputs = x_test.unsqueeze(2)
    predictions = model(inputs)

print(predictions)

以上是一个简单的使用LSTM进行道路车辆预测的代码示例。请注意，你需要根据实际情况对代码进行修改和调整。同时，你需要提供训练数据和测试数据集。如果你能提供具体的数据集，我可以帮你进一步完善代码。希望对你有所帮助！