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龙图腾网获悉福州大学申请的专利共享单车潮汐点识别及租还需求预测方法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：CN116188121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310129981.9，技术领域涉及：G06Q30/0645；该发明授权共享单车潮汐点识别及租还需求预测方法是由吴升;柯日宏;赵志远设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本共享单车潮汐点识别及租还需求预测方法在说明书摘要公布了：现有的共享单车潮汐性研究大多利用时空聚类方法识别的共享单车热点区域趋于宏观，且聚类参数的设置对结果影响较大，难以满足精细化调度应用需求；现有的共享单车需求预测方法未顾及单个电子围栏的容量、租还需求差异，影响了预测精准度。为此，本发明旨在提出一种基于共享单车订单数据和电子围栏空间数据的小尺度共享单车潮汐点识别方法，并进一步利用K最邻近KNN算法计算邻近电子围栏之间的相关信息，构建基于融合时空特征的KNN‑LightGBM模型预测潮汐点的租还需求，从而提高预测精度。模拟数据集验证了本发明方法的有效性。

本发明授权共享单车潮汐点识别及租还需求预测方法在权利要求书中公布了：1.一种共享单车潮汐点识别及租还需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集并预处理共享单车订单及电子围栏数据； 步骤S2：电子围栏租还车辆估算； 步骤S3：基于时空模型识别共享单车潮汐点； 步骤S3具体包括以下步骤： 步骤S31：确定共享单车潮汐点识别规则：按“短时间内因大量共享单车租或还，导致无车可租或无车位可停的电子围栏”的基本原则确定潮汐点识别规则； 步骤S32：构建缺车缺停指数：根据电子围栏在某时间段的状态，构建缺车缺停指数； 步骤S33：识别潮汐点：根据缺车停指数识别共享单车潮汐点； 步骤S4：提取相邻电子围栏相关性信息； 步骤S5：基于融合时空特征的KNN-LightGBM模型预测潮汐点租还需求； 步骤S5具体包括以下步骤： 步骤S51：提取影响共享单车租还需求的关键特征：构建时空特征矩阵，并利用主成分分析PCA提取关键特征； 步骤S51具体为： 综合考虑至少包括：共享单车订单、城市信息点、道路、人口、土地利用、气温、风速的时空数据对租还需求的影响，同时分析潮汐点的时空特征，并利用SPSS软件的PCA算法提取z个主要成分； 步骤S52：构建模型输入特征：融合PCA提取的关键特征和KNN计算得到的相邻电子围栏的相关程度作为输入特征； 步骤S53：预测潮汐点租还需求：基于所述输入特征，利用LightGBM算法预测潮汐点租还需求： 步骤S53具体包括： 步骤S531：构建训练集； 利用共享单车租还历史数据构建训练集，并将构建所得的特征输入到LightGBM算法； 步骤S532：训练并优化LightGBM模型： 首先将M个弱回归树线性组合为一个强回归树，公式如14所示： 其中Fx是最终输出值之和，fmx是的输出第m棵弱回归树的输出值； 然后使用直方图算法合并输入特征：将连续特征值划分为K个整数，并构造宽度为K的直方图，遍历数据时将离散化的值作为索引并在直方图中累积，找出最佳的决策树分割点； 最后使用带深度限制的leaf-wise叶子生长策略，从当前所有叶子中找到最大分裂增益的叶子进行分裂，并设置最大深度限制； 步骤S533：预测并输出潮汐点租还需求。

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