Modelling on Car-Sharing Serial Prediction Based on Machine Learning and Deep Learning

Table 13

Deep learning for combined features evaluation results.

	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.03918	0.00334	0.05777	0.01527	0.13296
LSTM	0.06199	0.00436	0.08394	0.02852	0.04233
GRU	0.06222	0.00712	0.08944	0.06087	0.06018
CNN	0.06213	0.008	0.08436	0.13451	0.06741
MLP	0.06401	0.00818	0.09029	0.13296	0.07424
(a) Class A
	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.00237	0.00101	0.00315	0.01554	0.0029
LSTM	0.0029	0.00151	0.00364	0.02853	0.03108
GRU	0.00365	0.00245	0.04954	0.10156	0.03227
CNN	0.03153	0.00894	0.05426	0.18847	0.00337
MLP	0.06972	0.00401	0.09456	0.18756	0.06972
(b) Class B
	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.01766	0.00108	0.03282	0.01725	0.02415
LSTM	0.00252	0.00142	0.04932	0.07215	0.02534
GRU	0.02914	0.00232	0.09914	0.151	0.02541
CNN	0.07412	0.00243	0.05017	0.17203	0.02956
MLP	0.06779	0.01018	0.10765	0.42891	0.07412
(c) Class C
	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.00701	0.00147	0.01351	0.14796	0.00818
LSTM	0.01175	0.0042	0.02069	0.28051	0.00795
GRU	0.00783	0.00443	0.02069	0.15548	0.01206
CNN	0.0584	0.00519	0.0783	0.28875	0.0584
MLP	0.04972	0.00613	0.07204	0.59483	0.04972
(d) Class D
	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.0027	0.0016	0.04046	0.0009	0.0027
LSTM	0.01707	0.00454	0.03545	0.0059	0.02613
GRU	0.03159	0.00443	0.06789	0.19402	0.03386
CNN	0.0314	0.00412	0.06813	0.28588	0.03419
MLP	0.04576	0.00488	0.06422	0.426525	0.04576
(e) Class E