共享单车作为一种新兴的交通方式,为解决公共交通“最后一公里”的问题提供了新的思路。然而目前共享单车管理体系尚不成熟,共享单车在车辆淤积、供需不平衡等运营方面存在诸多问题,在一定程度上影响了社会的发展。城市轨道交通站点周边是共享单车使用的热点区域之一,使用共享单车可以进行交通接驳、通勤、娱乐等不同出行目的,但与此同时也更容易出现共享单车管理问题,由于轨道交通站点的时空异质性导致不同轨道交通站点周边的共享单车需求量和使用量并不相同,因此轨道交通站点周边区域共享单车所存在的问题一直无法有效解决。本文以城市轨道交通站点周边区域作为研究对象,重点研究如何对站点周边共享单车需求进行准确预测并实现不同站点之间的合理调配,论文内容主要分为以下几方面:首先,基于共享单车历史订单数据对城市轨道交通站点周边共享单车使用特征进行挖掘,对站点周边共享单车骑行数量、时间、距离以及骑行影响因素进行时空分析,明确共享单车在城市轨道交通站点周边的接驳特性、运营现状以及进行调配的必要性。其次,基于时间序列预测理论和神经网络预测理论,分别建立共享单车SARIMA预测模型、LSTM预测模型以及SARIMA-LSTM混合预测模型,构建模型预测流程和框架,对城市轨道交通站点周边共享单车的使用量进行预测,通过选取误差评价指标以及将单一模型、混合模型预测值与实际数据对比,验证了混合模型在共享单车预测精度上的优越性,丰富了共享单车预测方面的研究成果,为实现共享单车动态调配提供了条件。最后,针对城市轨道交通站点周边共享单车使用的时空异质性,从共享单车调配方式、调配天窗、调配需求量以及调配流程四个方面提出了城市轨道交通站点周边共享单车动态调配策略,结合实际共享单车调度流程,基于产销运输问题理论,建立了以最小化人工调度成本为目标的城市轨道交通站点周边共享单车调配模型,并选取北京西城区作为调度单元,制定该区域内城市轨道交通站点周边共享单车实际调配方案。