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

Table 7

Deep learning for univariate time series evaluation results.

	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.04083	0.00364	0.06035	0.08108	0.04843
LSTM	0.07316	0.00705	0.09206	0.08192	0.06384
GRU	0.08491	0.00866	0.09306	0.09151	0.081
CNN	0.10512	0.00879	0.2927	0.14614	0.07909
MLP	0.12537	0.08568	0.19468	0.77838	0.12537
(a) Class A
	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.00616	0.00714	0.0074	0.05434	0.00616
LSTM	0.04043	0.04718	0.04977	0.08423	0.00404
GRU	0.04404	0.05247	0.04989	0.18194	0.03956
CNN	0.03939	0.08383	0.09927	0.77724	0.13109
MLP	0.1261	0.05533	0.28953	0.88942	0.1261
(b) Class B
	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.02172	0.00126	0.03547	0.09764	0.02864
LSTM	0.03332	0.00243	0.06397	0.07606	0.03059
GRU	0.0338	0.00252	0.04974	0.65142	0.03546
CNN	0.12709	0.00983	0.14989	0.73808	0.06779
MLP	0.13366	0.0851	0.29171	0.91345	0.12709
(c) Class C
	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.00913	0.00852	0.01545	0.54338	0.00927
LSTM	0.01596	0.00621	0.02222	0.49018	0.01717
GRU	0.01663	0.08175	0.02151	0.74992	0.01612
CNN	0.12113	0.08763	0.28592	0.53462	0.12113
MLP	0.12187	0.15624	0.29603	0.80945	0.12187
(d) Class D
	MAE	MSE	RMSE	MAPE	RMSLE
CNN-LSTM	0.01213	0.00198	0.04331	0.00727	0.02345
LSTM	0.02244	0.00466	0.13236	0.02329	0.02687
GRU	0.03553	0.00475	0.06827	0.33448	0.03836
CNN	0.03746	0.08376	0.06893	0.67174	0.0418
MLP	0.1227	0.08708	0.28941	0.71862	0.1227
(e) Class E