【摘 要】
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针对共享单车作为公共交通的重要组成能形成轨道交通+共享单车的出行方式，提高城市公共交通的运行效率，但也引发了共享单车运营不合理的问题.论文采用K-means算法，划分5类轨道交通站点，其中共享单车借还量作为聚类变量，提出了1组通过量化指标进行特征分析的聚类方式.对不同轨道站点接驳共享单车需求预测，利用随机森林和套索回归算法，并对比不同模型的预测准确度.结果表明，类型4站点下，使用套索回归模型效果更
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针对共享单车作为公共交通的重要组成能形成轨道交通+共享单车的出行方式，提高城市公共交通的运行效率，但也引发了共享单车运营不合理的问题.论文采用K-means算法，划分5类轨道交通站点，其中共享单车借还量作为聚类变量，提出了1组通过量化指标进行特征分析的聚类方式.对不同轨道站点接驳共享单车需求预测，利用随机森林和套索回归算法，并对比不同模型的预测准确度.结果表明，类型4站点下，使用套索回归模型效果更好，其他4类站点均为随机森林模型表现优于套索回归模型.本研究可为轨道站点及其附近停车设施的规划与建设提供参考.
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