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摘要：本发明公开了一种共享单车需求预测方法及系统。其中，方法包括构建初始网络模型；获取共享单车历史需求数据、天气和节假日数据；利用所述共享单车历史需求数据和所述天气和节假日数据，构建无向图；基于所述无向图和所述初始网络模型进行计算，获得共享单车需求预测结果。本发明提供的方案充分考虑交通数据的动态时空相关性，有效捕捉复杂的时间和空间特征，实现了共享单车需求的精准预测。
主权项：1.一种共享单车需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：构建初始网络模型；所述初始网络模型包括编码层、串联的多个空间-时间块和预测层；所述编码层用于将输入的数据转换为高维特征表示；所述串联的多个空间-时间块用于从所述高维特征表示的数据中捕捉数据中的空间和时间依赖性；所述预测层用于将每个所述空间-时间块的输出以残差连接的方式串联起来，并转化为预测结果；每个所述空间-时间块包括时间注意力层、图注意力网络以及门控时间卷积网络；所述时间注意力层用于捕捉所述高维特征表示中不同时间步之间的动态相关性；所述图注意力网络用于通过自适应地聚合所述高维特征表示中共享单车站点之间的邻居信息来建模复杂的空间交互；所述门控时间卷积网络用于通过门控机制和卷积操作有效地识别所述高维特征表示中时间序列的长短期模式变化；获取共享单车历史需求数据、天气和节假日数据；利用所述共享单车历史需求数据和所述天气和节假日数据，构建无向图；基于所述无向图和所述初始网络模型进行计算，获得共享单车需求预测结果。
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