基于深度学习的共享单车使用情况分析预测拟采用的研究方法和技术路线

研究方法：

1. 数据收集：采集共享单车的使用数据，包括用户信息、时间、地点、使用时长、车辆编号等。

2. 数据清洗：对采集的数据进行处理，包括去重、异常值处理、缺失值填充等。

3. 特征工程：根据实际需求，构建共享单车使用情况的特征，如天气、节假日、交通状况等。

4. 建模：采用深度学习模型，如神经网络、卷积神经网络等，对共享单车使用情况进行建模。

5. 预测分析：根据建模结果，对未来一段时间内的共享单车使用情况进行预测分析。

技术路线：

1. 数据收集：采用API获取共享单车使用数据，如摩拜、ofo等提供的API。

2. 数据清洗：采用Python编程语言，使用pandas等数据处理包进行数据清洗。

3. 特征工程：采用Python编程语言，使用numpy等科学计算包进行特征工程。

4. 建模：采用Python编程语言，使用TensorFlow等深度学习框架进行建模。

5. 预测分析：采用Python编程语言，使用matplotlib等可视化工具对预测结果进行展示。