《表1 数据集中的特征及其说明》

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《基于时空相关属性模型的公交到站时间预测算法》

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按照图2的流程完成数据预处理，将预处理过程中提取到的空间特征、时间特征和外部特征（包括天气特征、驾驶员信息和车辆信息等）合并为最终的特征数据集.特征数据集的维度为11202×51，包含厦门22路公交车在2018年9月、12月和2019年1月、2月这4个月里的所有班次.其中，每一行表示一个班次内的所有特征值.表1展示了特征数据集中的部分特征及其说明.