gru模型交通量预测MRE代码
时间: 2023-06-26 13:06:27 浏览: 48
下面是一个简单的GRU模型的交通量预测MRE代码示例,其中使用的是Python和TensorFlow:
```python
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 加载数据集
data = np.load("traffic_data.npy")
# 划分训练集和测试集
train_data = data[:800]
test_data = data[800:]
# 定义超参数
num_epochs = 100
batch_size = 64
hidden_size = 64
learning_rate = 0.001
# 定义GRU模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.GRU(hidden_size, input_shape=(24, 1)),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate), loss='mse')
# 训练模型
history = model.fit(train_data[:, :-1], train_data[:, -1], epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_split=0.1)
# 测试模型
test_loss = model.evaluate(test_data[:, :-1], test_data[:, -1])
# 计算MRE
predictions = model.predict(test_data[:, :-1])
mre = np.mean(np.abs(predictions - test_data[:, -1]) / test_data[:, -1])
print("Test MRE: {:.2f}%".format(mre * 100))
```
这是一个简单的GRU模型,其输入是24小时内的交通量数据,输出是第25小时的交通量预测。我们使用MSE作为损失函数,并在训练和测试过程中记录模型的性能。最终,我们计算出了测试集上的MRE,以评估模型的性能。