seungm2/Seoul_bike_test

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- split: train
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数据集信息:
特征:
- 名称: 日期
数据类型: string
- 名称: 租赁自行车数量
数据类型: int64
- 名称: 小时
数据类型: int64
- 名称: 气温(°C)
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- 名称: 相对湿度(%):
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- 名称: 风速(m/s)
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- 名称: 能见度(10m)
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- 名称: 露点温度(°C)
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- 名称: 太阳辐射(MJ/m²)
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- 名称: 降雨量(mm)
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- 名称: 降雪量(cm)
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- 名称: 季节
数据类型: string
- 名称: 节假日
数据类型: string
- 名称: 有效运营日
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数据划分:
- 名称: 训练集
字节大小: 1093409
样本数量: 8760
下载大小: 179452
数据集总大小: 1093409
数据集配置:
- 配置名称: 默认配置
数据文件:
- 数据划分: 训练集
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原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

• Date (字符串)
• Rented Bike Count (整数)
• Hour (整数)
• Temperature(°C) (浮点数)
• Humidity(%) (整数)
• Wind speed (m/s) (浮点数)
• Visibility (10m) (整数)
• Dew point temperature(°C) (浮点数)
• Solar Radiation (MJ/m2) (浮点数)
• Rainfall(mm) (浮点数)
• Snowfall (cm) (浮点数)
• Seasons (字符串)
• Holiday (字符串)
• Functioning Day (字符串)

数据集划分

• 训练集
  • 数据大小: 1093409 字节
  • 样本数量: 8760

数据集大小

• 下载大小: 179452 字节
• 数据集总大小: 1093409 字节

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在智慧城市与可持续交通研究领域，数据集的构建往往依赖于对城市基础设施运行状态的系统化监测。该数据集通过整合首尔市公共自行车租赁系统的实时运营记录与气象观测站的多元环境参数，构建了一个时间跨度覆盖完整年度的时序数据集。数据采集过程严格遵循自动化流程，确保每小时记录的租赁数量与对应时刻的气温、湿度、风速、能见度、露点温度、太阳辐射、降雨量、降雪量等气象指标精确同步，并标注了季节、节假日及运营日状态等分类信息，形成了共计8760条样本的高质量结构化数据。

使用方法

在交通工程与环境科学交叉研究中，该数据集可作为基准数据用于训练和验证预测模型。研究者可首先将‘租赁自行车数量’设为预测目标，利用温度、湿度、风速等气象特征及时间标识变量构建监督学习任务。数据已预分为训练集，可直接加载并进行特征工程，例如对时间字段进行周期性编码，或对气象变量进行标准化处理。模型可探索线性回归、梯度提升树或循环神经网络等方法，以量化天气因素对出行需求的影响，并为城市自行车系统的动态调度与资源优化提供决策支持。

背景与挑战

背景概述

随着城市交通系统的智能化发展，共享单车作为绿色出行方式在全球范围内迅速普及，其需求预测成为城市规划和交通管理的关键研究课题。首尔自行车数据集由韩国研究机构于近年构建，旨在通过记录时间、气象及节假日等多维度变量，精准捕捉自行车租赁数量的动态变化规律。该数据集不仅为交通流量建模提供了实证基础，还推动了机器学习在时空序列预测领域的应用，对优化资源配置、缓解交通拥堵具有重要参考价值。

当前挑战

该数据集致力于解决城市共享单车需求预测的复杂性问题，其挑战在于如何有效整合气象条件、时间周期和社会事件等多源异构数据，以应对非线性、高波动的租赁模式。在构建过程中，研究人员面临数据采集的实时性与完整性难题，需确保气象指标与租赁记录的精确同步，并处理极端天气或设备故障导致的缺失值。此外，季节性变化和突发公共事件等因素进一步增加了模型泛化能力的考验。

常用场景

经典使用场景

在智慧城市与交通管理领域，该数据集常被用于构建共享单车需求预测模型。通过整合时间、天气及节假日等多维特征，研究者能够深入分析城市出行模式的动态变化，为优化车辆调度与资源配置提供数据支撑。此类研究不仅提升了共享单车系统的运营效率，也为理解城市交通流量的周期性规律奠定了实证基础。

解决学术问题

该数据集有效解决了城市交通研究中短期出行需求预测的难题。借助其精细的时间序列与气象数据，学者能够探究温度、湿度、风速等环境因素对共享单车使用量的影响机制，从而弥补传统交通模型在微观动态分析上的不足。这一进展推动了城市交通规划与可持续出行策略的定量化研究，增强了学术领域对复杂城市系统的解释力。

实际应用

在实际应用中，该数据集为共享单车运营商提供了精准的需求预测工具，助力实现动态定价、车辆再平衡及维护计划优化。城市管理部门亦可依据分析结果，设计更高效的公共交通接驳方案，缓解高峰时段交通拥堵，并促进低碳出行模式的推广。这些应用显著提升了城市交通系统的韧性与服务质量。

数据集最近研究

最新研究方向

在共享单车需求预测领域，seungm2/Seoul_bike_test数据集因其详实的首尔城市骑行记录与多维度气象特征，正成为时空序列分析的前沿焦点。研究者们正探索融合图神经网络与注意力机制的混合模型，以精准捕捉城市动态交通模式与极端天气事件的非线性关联。随着智慧城市与碳中和目标的推进，该数据集支撑的预测技术不仅优化了共享资源调度，还为城市可持续交通规划提供了关键数据洞察，推动了人工智能在环境适应性决策中的应用深化。