中壢youbike站的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

一路向南：浪人醫師的徒步台灣西海岸

為了解決中壢youbike站的問題，作者吳佳璇 這樣論述：

　　徒步台灣的念頭，在心裡蟄伏已久。 　　「騎車不是比較快？」門診護理師見我看診空檔常常掛在谷歌地圖上，忍不住提問。──吳佳璇 　　二○二○，新冠病毒大流行，世界移動暫停，台灣各地擠滿出不了國的人。經過蒸騰的夏日，徒步台灣的念頭又倏然出現。於是浪人醫師吳佳璇，脫下了醫師袍，來到行政院旁的十字路口，省道0公里，這裡是徒步壯遊的起點。其實出發前一晚，都還沒拿定主意，該走西岸還是東岸……只知道這趟旅程，一路向南。 　　↓一路向南↓ 　　從台一線省道0公里的車流湧動，走到恆春的國境之南 　　橫跨一年半的接力徒步，總長500公里 　　從一個人，走到一群人；穿越了四季、風土與歷史

　　一步步走成了我們腳底下的台灣      　　↓徒步說書人↓ 　　三井倉庫、樂生療養院、新竹動物園、新港社、秋茂園、和美默園、鹿港龍山寺 　　三秀園、西螺大橋、北港朝天宮、國聖燈塔、逍遙園、池上一郎文庫、「獅頭社戰役」現場 　　風土人情、古蹟景點，一路漫談台灣歷史 　　↓走路的人↓ 　　從一個人，走到一群人，從閒散輕裝，走到上癮重症 　　這裡沒有刻苦的徒步雞湯，但有結伴同行的人情百味 　　↑未完待續↑ 　　．．．一路向北．．． 名人推薦 　　＼推薦序／ 　　陳耀昌（台大醫學院名譽教授、《斯卡羅》原著作者） 　　傅裕惠（第九屆國藝會董事、劇場工作者與渴望走路的都市人） 　　小歐（四國遍

路同好會主持人、作家） 　　＼沿路推薦／ 　　木下諄一•作家│李偉文•牙醫師、作家、環保志工│徐銘謙•台灣千里步道協會副執行長│康文炳•資深編輯人│張景森•政務委員│ 陳錦煌•醫師、新港文教基金會創會董事長│黃崇凱•小說家│鄧惠文•精神科醫師、榮格心理分析師      　　「有劍有肝膽」。她別出心裁設計了一個「徒步、接力、深度」新模式，「全島而非環島」的新概念。――陳耀昌 　　我其實是會把她這一路向南、一路走入台灣的行動，視為一個最誠懇和最具企圖心的「環島行為藝術計畫」。――傅裕惠 　　與其說是一本台灣徒步遊記，不如說是一種生活模型，一種實踐哲學，更是一種走路體質的最佳範例。――小歐

中壢youbike站進入發燒排行的影片

應用時空注意力圖卷積神經網路模型預測公共自行車需求

為了解決中壢youbike站的問題，作者康淨依 這樣論述：

近年來，自行車共享系統(Bike-Sharing System , BSS)發展逐漸成熟，作為一種短距離通勤使用，BSS 可以有效地緩解城市的交通堵塞。台灣公共自行車系統「YouBike 微笑單車」每月騎乘量高達 800 萬次，是全世界周轉率最高的公共自行車系統，在這高騎乘載量的背後需要是一個更精準的調度規劃，若能精準預測下一個 30 分鐘自行車的租借量，可以讓營運商提前 30 分鐘在調度規畫上有更好的維運服務提供給市民，讓每位市民減少遇到場站無法借還的現象。現有大多數自行車預測方法雖然已經引入深度學習的技術，如卷積神經網路（CNN）和循環神經網路（RNN）。但交通流量是沒有結構的圖數據，為

了能更準確預測各站點自行車的需求問題，本研究透過注意力對重要特徵做權重加權後使用分析圖數據的圖卷積神經網路模型(GCN)來捕捉自行車站點間的空間特徵。自行車租借量具有週期性變化，為了捕捉時間動態我們將輸入的特徵值使用三個時間區塊為最近時間、每日週期、每週週期加入天氣因素做為訓練特徵輸入。GCN 模型是使用拉普拉斯矩陣作為圖卷積核，拉普拉斯運算元是二階微分運算元，需要使用切比雪夫 (Chebyshev’s) 多項式來降低 Laplacian 運算的複雜度。最後在使用阿達馬變換矩陣（Hadamard transform）對三個時間區塊輸出預測做加權融合，完成時空注意力 GCN 預測模型。本研究使用

2 個月的臺北市公共自行車租借資料集與天氣資料集，使用Pytorch 在 Google colab 平台實作，實驗結果顯示本研究預測 30 分鐘借車之平均絕對誤差(MAE)為 0.17、均方根誤差(RMSE)為0.28、平均絕對百分比誤差(MAPE)為5.95、R2-score為0.99,結果均優於多數卷積神經網路及整合移動平均自回歸等方法，本研究使用注意力圖卷積模型加入外部天氣因素可提升自行車租借量預測精準度。