【摘 要】
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基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采
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基于宁波市公共自行车刷卡数据、POI(Point of Interest)数据、气象和空气质量等数据,从数据驱动视角,深入挖掘公共自行车使用的时空特征及站点租还车需求预测。在时间上,采用KMeans算法,将站点聚为5类,探讨各类站点的时变需求规律及影响因素;在空间上,提出基于POI数据的站点用地类型识别方法,将站点分为居住类、交通设施类、办公类和商业休闲类。构建以15,30,60 min为间隔,以租还车需求为目标变量的随机森林预测模型,并与常用的BP(Back Propagation)神经网络、K最近邻方
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