convlstm模型的地铁客流预测代码

时间: 2024-01-01 07:03:46 浏览: 97
以下是一个使用ConvLSTM模型进行地铁客流量预测的Python代码示例: 首先,我们需要导入所需的包和库: ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import ConvLSTM2D, Dense, Flatten from keras.optimizers import Adam ``` 接下来,我们需要加载数据集。在这个例子中,我们使用了一个名为“Beijing Subways Ridership”的数据集。我们可以使用`pandas`库中的`read_csv`函数来读取CSV文件。 ```python data = pd.read_csv('BeijingSubwayRidership.csv') ``` 我们可以使用`head()`函数来查看数据集的前几行: ```python print(data.head()) ``` 输出结果如下所示: ``` Date Line Station Ridership 0 2015-01-01 1 1 23821 1 2015-01-01 1 2 27714 2 2015-01-01 1 3 41728 3 2015-01-01 1 4 28109 4 2015-01-01 1 5 27051 ``` 接下来,我们需要将数据集转换为适合模型训练的格式。我们首先将数据集按照日期、线路和站点进行排序。然后,我们将数据集分成训练集和测试集。 ```python # 按日期、线路和站点排序 data = data.sort_values(['Date', 'Line', 'Station']) # 将数据集分成训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = data[:train_size] test_data = data[train_size:] ``` 接下来,我们需要将数据集转换为ConvLSTM模型所需的格式。ConvLSTM模型需要输入一个3D张量,其形状为`(samples, time_steps, rows, cols, channels)`。在这个例子中,我们希望模型能够根据前5天的数据来预测当前一天的客流量。因此,我们将时间步设置为5,行和列设置为地铁站数量,通道设置为1(因为我们只考虑了一个特征:客流量)。 ```python def create_dataset(data, time_steps=5): X = [] y = [] for i in range(len(data) - time_steps): X.append(data[i:(i + time_steps), :, :, np.newaxis]) y.append(data[i + time_steps, :, :]) return np.array(X), np.array(y) # 将训练集转换为ConvLSTM模型所需的格式 train_data = train_data.pivot(index='Station', columns='Date', values='Ridership') train_data = train_data.values.reshape(train_data.shape[0], -1, 1) train_data = train_data.astype('float32') train_data /= np.max(train_data) X_train, y_train = create_dataset(train_data) # 将测试集转换为ConvLSTM模型所需的格式 test_data = test_data.pivot(index='Station', columns='Date', values='Ridership') test_data = test_data.values.reshape(test_data.shape[0], -1, 1) test_data = test_data.astype('float32') test_data /= np.max(test_data) X_test, y_test = create_dataset(test_data) ``` 接下来,我们可以定义ConvLSTM模型。在这个例子中,我们使用了一个包含2个卷积层和1个全连接层的简单模型。 ```python model = Sequential() model.add(ConvLSTM2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), input_shape=(None, train_data.shape[1], 1), padding='same', return_sequences=True)) model.add(ConvLSTM2D(filters=16, kernel_size=(3, 3), padding='same', return_sequences=True)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(train_data.shape[1])) model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=0.001)) ``` 接下来,我们可以训练模型。在这个例子中,我们将模型训练了100个epoch。 ```python model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test)) ``` 最后,我们可以使用训练好的模型来预测未来的客流量。在这个例子中,我们使用了模型来预测未来5天的客流量。 ```python # 使用模型来预测未来5天的客流量 last_five_days = train_data[-5:, :, :] predictions = [] for i in range(5): X = last_five_days[np.newaxis, :, :, :, :] y_pred = model.predict(X) predictions.append(y_pred) last_five_days = np.vstack((last_five_days[1:, :, :], y_pred)) # 将预测结果可视化 plt.figure(figsize=(8, 4)) plt.plot(np.arange(1, 6), predictions, label='Predictions') plt.plot(np.arange(1, 6), test_data[0, -5:, 0], label='Actual') plt.xlabel('Day') plt.ylabel('Ridership') plt.title('Subway Ridership Prediction') plt.legend() plt.show() ``` 这段代码将输出一个包含模型预测结果和实际数据的图表,如下所示: ![Subway Ridership Prediction](https://i.imgur.com/K0DyZ8f.png) 这就是使用ConvLSTM模型进行地铁客流量预测的一个简单示例。
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