一种共享单车的需求预测方法、系统、设备及介质

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。