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LSTM层设置2层LSTM单元隐藏层维度为64采用dropout0.2防止过拟合输出LSTM提取的时序特征向量。3. KAN融合层将LSTM输出的特征向量作为输入设置1层KAN单元激活函数采用sigmoid通过KAN的非线性变换优化特征表达。KAN层的实现通过修改PyTorch中nn.Linear层的激活函数实现仅需一行代码即可完成融合如将nn.ReLU()替换为KAN激活函数。4. 输出层采用nn.Linear层将KAN层输出的特征向量映射为预测值输出维度为1单步预测。3.2.2 BiLSTM-KAN模型BiLSTM-KAN模型以BiLSTM作为基础时序特征提取模块融合方式与LSTM-KAN一致。BiLSTM层设置2层双向LSTM单元隐藏层维度为64其他参数与LSTM层相同。通过双向LSTM捕捉时间序列的前后向依赖关系再经KAN层优化特征提升预测精度。3.2.3 GRU-KAN模型GRU-KAN模型采用GRU作为基础时序特征提取模块GRU层设置2层GRU单元隐藏层维度为64dropout0.2。KAN层嵌入方式与上述模型一致利用GRU结构简洁、计算高效的优势结合KAN的非线性拟合能力实现高效精准的预测。3.2.4 TCN-KAN模型TCN-KAN模型以TCN作为基础时序特征提取模块TCN层采用扩张卷积扩张率分别为1、2、4卷积核大小为3隐藏层维度为64通过因果卷积确保时序逻辑的合理性。在TCN层输出特征后嵌入KAN层利用TCN并行计算高效的优势提升模型训练速度同时通过KAN增强非线性特征拟合能力。3.2.5 Transformer-KAN模型Transformer-KAN模型以Transformer作为基础时序特征提取模块Transformer层设置2个编码器层多头注意力头数为8隐藏层维度为64FeedForward网络维度为256。在Transformer编码器输出特征后嵌入KAN层通过自注意力机制捕捉长距离时序依赖结合KAN的函数分解特性提升模型对复杂时序关系的建模能力。3.3 模型训练策略1. 损失函数采用均方误差MSE作为损失函数衡量预测值与真实值之间的偏差公式为L (1/N)×Σ(y_pred - y_true)²其中N为样本数量y_pred为预测值y_true为真实值。2. 优化器选用Adam优化器学习率设置为0.001权重衰减为1e-5通过自适应学习率调整策略提升训练效率防止过拟合。3. 训练参数批处理大小batch size设置为32训练轮数epochs设置为100采用早停Early Stopping策略当验证集损失连续10轮无下降时停止训练避免过拟合。四、结论与展望4.1 研究结论本研究基于PyTorch框架构建了LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN五种融合模型用于共享单车租赁需求预测并通过实验验证了模型的有效性和通用性得出以下主要结论1. KAN与主流时序模型的融合能够显著提升预测精度。通过在基础时序模型中嵌入KAN层增强了模型的非线性拟合能力使融合模型在共享单车租赁预测任务中表现优于传统模型和基础深度学习模型。2. 不同融合模型的性能存在差异。Transformer-KAN模型的预测精度最高适合对预测精度要求较高的场景GRU-KAN和TCN-KAN模型训练效率高适合实时预测场景BiLSTM-KAN模型在平衡精度和效率方面表现优异具有较强的实用性。3. 融合模型具有良好的通用性。通过更换数据模型可成功应用于其他领域的时间序列预测任务验证了模型的广泛应用价值。4. KAN的融合方式简单高效。仅需修改一行代码即可完成KAN与基础时序模型的融合无需大规模重构模型降低了模型开发成本。4.2 未来展望尽管本研究取得了一定的成果但仍存在可进一步优化和拓展的方向1. 模型结构优化未来可探索KAN与基础时序模型的多层面融合方式例如在模型的特征提取层中间嵌入KAN单元进一步提升特征表达能力同时可结合注意力机制优化KAN层的参数分配增强模型对关键特征的聚焦能力。2. 多因素融合预测当前模型主要考虑常规影响因素未来可引入更多细粒度特征如实时交通流量、用户出行偏好、周边商圈分布等提升预测的精准度。3. 多步预测研究本研究主要实现单步预测未来可拓展至多步预测如预测未来24小时的租赁需求为运营企业的长期调度规划提供更全面的支持。4. 模型轻量化设计针对当前部分融合模型如Transformer-KAN训练成本较高的问题未来可采用模型压缩技术如量化、剪枝对融合模型进行轻量化设计提升模型在边缘设备上的部署能力。5. 实际场景应用验证未来可将模型应用于实际的共享单车运营系统通过真实场景的数据反馈进一步优化模型参数验证模型的实际应用效果。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 高彦琳.基于深度学习的情感分析研究[D].辽宁科技大学,2019.[2] 戴春萍.基于机器学习的厂侧短期负荷预测研究[D].山西大学[2025-12-20].[3] 刘春凯.基于LSTM的建筑材料价格预测研究[J].安家, 2025(4):0178-0180. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP