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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种共享单车的需求预测方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120494877B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510136671.9，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种共享单车的需求预测方法、系统、设备及介质是由陈希琼;盘如芳;胡大伟;王宁;赵姣设计研发完成，并于2025-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种共享单车的需求预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种共享单车的需求预测方法、系统、设备及介质，属于计算机应用领域，包括获取目标区域中交通站点共享单车的订单数据；以长短期记忆神经网络、随机森林为基础，使用麻雀搜索算法对模型的超参数进行优化，利用最小二乘权重组合将两模型长短期记忆神经网络和随机森林模型进行组合，得到需求预测模型。将待预测区域的共享单车的订单数据输入所述需求预测模型，得到设定时间段内共享单车的需求预测数据。该模型在需求量大且随时间变化明显的数据集上表现良好，适用于地铁口的共享单车需求预测，同时为规划共享单车的投放和调度提供了理论支持，与地铁服务相辅相成。

本发明授权一种共享单车的需求预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种共享单车的需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标区域中交通站点共享单车的订单数据作为训练集； 利用麻雀搜索算法对长短期记忆神经网络和随机森林模型的参数进行优化，并通过最小二乘法对优化后的长短期记忆神经网络和随机森林模型设置权重进行组合；将所述训练集中的数据输入组合后的模型，并对模型进行训练，得到需求预测模型；所述通过最小二乘法对优化后的长短期记忆神经网络和随机森林模型设置权重进行组合，具体是通过最小化组合模型预测误差平方和的方法，得到每个模型的权重，通过以下公式计算： 组合模型结果计算具体为：其中，表示第i个单个预测模型得到的第t个预测值；w1,w2,···wi···,wn分别为n个模型的权重数，且n个模型的权重之和为1； et为组合预测在t时刻的误差，yt表示实际观测值，et的计算公式具体为：其中，eit表示第i个单一模型在t时刻的预测误差，且 组合预测模型的预测误差平方和R的计算公式具体为： 求最小预测误差平方和的权重wi，将各个模型权重转化为有限制条件的组合预测模型计算各个模型的权重，计算公式具体为： 将待预测区域的共享单车的订单数据输入所述需求预测模型，得到目标区域中设定时间段内共享单车的需求预测数据。

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