共享自行车与电动共享自行车使用中建成环境影响的对比研究：基于合肥数据的时空机器学习分析共享微出行（如共享自行车BS、电动共享自行车EBS）作为推动城市可持续交通的重要方式，近年来发展迅速，但现有研究多单独分析BS或EBS，缺乏二者出行特征与影响因素的对比；同时，机器学习模型虽能捕捉非线性关系，却常忽略时空异质性，易导致估计偏差。为此，本研究以中国合肥为案例，开发了融合XGBoost（极端梯度提升）与GTWR（地理时空加权回归）的“GTWBoost”模型，既考虑时空异质性，又捕捉非线性关系，最终对比分析建成环境对BS和EBS使用的影响，为运营商优化调度与政策制定提供依据。