编写代码搭建循环神经网络执行道路车辆预测

当然，我可以帮你编写代码来搭建一个循环神经网络（RNN）来执行道路车辆预测。在这里，我将使用Python和PyTorch来实现。

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 RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        
        self.hidden_size = hidden_size
        
        self.rnn = nn.RNN(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)
        
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        
        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  # RNN隐藏层大小
output_size = 1  # 输出特征维度

model = RNN(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)

这就是一个简单的循环神经网络的实现代码，用于执行道路车辆预测。当然，根据你的具体需求，你可能需要按照实际情况对代码进行修改和调整。希望对你有所帮助！