随着共享经济和低碳经济的兴起,共享单车由于其经济便捷、无桩停车、随骑随停的优点而受到了民众的青睐。然而由于对公共单车的大量投入,在大中型都市不同程度发生了废弃公共单车堆积成"废物山"的现状,不但严重了市容市貌,还导致了公共资源浪费,甚至部分单车被废弃或放置在了机动车道上,严重地危害了居民的出行安全,长此以往,势必会危害公共单车行业发展。这就要求对于共享单车停放的问题,不能仅仅出台一个“放之四海而皆准”的笼统的治理策略,而需要精细化管理,借助信息化智能化手段实现共享单车供给与需求的动态平衡。既要保证停车点便于存取车辆,又要让停放好的共享单车不至于阻碍交通,停车规则需要因地制宜、精细施划。而作为数据智能化时代的核心方法,深度学习为共享单车的精确需求预测与及时动态调度提供了有力的技术支撑。因此,本文以需求预测和动态调度为抓手,结合深度学习的相关方法,为共享单车模式的稳健运营,寻找了可行性方案,主要包含了以下三方面工作:（1）分析供需特征并实现区域聚类:本文结合了历史用户出行记录,分析了共享单车的需求与供给特征。结果显示,在需求层面,共享单车系统具有较强的复杂性、动态性,租用与返还需求在时空分布上存在非线性、非欧式的相关关系;而在供给层面,共享单车的动态调度具有效益长期性与过程不确定性的特征。根据共享单车的供需特征,本文基于内部平衡性与相互依存性,将各个站点合并为区域,以便于进一步开展需求预测与动态调度。（2）基于图神经网络实现共享单车需求预测:本文将图神经网络与循环神经网络结合,设计了时空图神经网络（STGCN）应用于共享单车租用需求与归还需求的时空特征提取,以提升需求预测的准确性。空间特征方面,本文采用了多图融合的方式,综合分析了地理近接性、流量连通性和功能相似性;时间特征方面,本文采用了门控机制,由此调整不同时段历史记录对预测结果的影响权重。（3）基于深度强化学习实现共享单车动态调度:本文从库存路径问题的视角出发,将共享单车动态调度过程中调度车辆的装卸数量决策与站点访问顺序决策分别转化为库存优化问题与路径优化问题,并基于马尔可夫决策过程（MDP）建立相应的数学模型。创新性地引入深度强化学习方法（DQN）,利用其强大的函数拟合能力学习共享单车动态调度问题中所涉及的状态-动作价值函数,并通过时序差分法动态地学习运输车辆在面对不同环境状态时所应采取的决策组合。