BikeNYC数据集流量预测

城市人流量预测任务可以视为一个回归任务，旨在根据历史记录预 测城市各区域的人流入和流出量，进而辅助城市管理。为简化研究，将 直接对待研究的城市区域按水平和垂直划分为若干个小区域。 任务目标：利用过去六小时录得的流入流出量，预测未来一 小时、两小时和四小时的流入流出量； 数据处理：先对数据进行规范化处理；而后参考实验4，按照 任务目标对原始数据进行滑窗采样，构造训练集、验证集和 测试集，三者比例为7：1：2； 模型要求 1. 模型结构：模型应同时使用卷积神经网络（CNN、残差 结构等）和循环神经网络（RNN、LSTM、GRU等）； 2. 模型优化： 1. 针对不同类型的模块应用不同的归一化操作； 2. 至少使用一次Dropout； 3. 损失函数中需添加正则化项； 4. 应用早停机制； 结论内容 1. 【表格】报告待预测的三个时间点在三种评 价指标（MAE、RMSE、MAPE）下的性能， 并用黑体标注出最佳一项； 2. 【绘图】探究使用不同正则化参数、Dropout 丢弃值以及早停忍耐值对结果的影响。 1. 模板：按此前指定的实验报告模板； 2. 要求：图文表并茂，粘贴关键的高亮代码；