一种识别共享单车潮汐点的时空模型和基于KNN-LightGBM的租还需求预测方法

柯日宏, 吴升, 柯玮文

A Spatial-temporal Model for Identifying Tidal Shared-bicycle Stops and Bicycle Sharing Demand Prediction based on KNN-LightGBM

KE Rihong, WU Sheng, KE Weiwen

表6 特征说明

Tab. 6 Description of input characteristics

特征	描述
时间特征	电子围栏2020年12月21—24日6:00—10:00的租/还车数量/个
空间特征	电子围栏200 m范围各类型POI（政府机构、住宅、企业、餐饮服务、金融服务、生活服务、体育休闲服务）的数量/个
	电子围栏与最近风景名胜、医院、学校、商场、公交车站、地铁站、空中自行车道出入口等的距离/m）
	电子围栏所在道路等级
	电子围栏所在街道（行政单元）的人口密度/（人/m²）
	电子围栏所在区域的土地利用类型
天气特征	天气情况（晴/多云/阴/雨）
	气温/℃
	风速/（m/s）
	能见度/m