La relación interactiva entre el transporte y el uso del suelo se ha vuelto más difícil de entender y predecir, debido al auge económico y la rápida proliferación correspondiente de actividades de transporte privado y desarrollo del suelo. La falta de coordinación entre la planificación del transporte y el uso del suelo ha creado una provisión desequilibrada de infraestructura de transporte y patrones de uso del suelo; esto se indica en lugares donde un patrón de desarrollo del suelo de alta densidad es respaldado por un sistema de transporte de baja capacidad o viceversa. Con esto, la literatura sugiere que los desarrollos de Uso Mixto del Suelo (MLS) tienen el potencial de proporcionar soluciones relevantes para la sostenibilidad urbana, el crecimiento inteligente, el uso inclusivo del transporte público y un uso eficiente del suelo. Por lo tanto, este estudio empleó modelos de redes neuronales profundas - Memoria a Largo y Corto Plazo (LSTM) y Perceptrón Multicapa (MLP) - para pronosticar el efecto de la oferta de transporte en el patrón de MLS a nivel de parcela en el Distrito de Jiang"an, Wuhan, China. Los hallazgos revelaron una fuerte relación entre la oferta de transporte público y el MLS. Además, los resultados del estudio indicaron que el MLS está ampliamente disponible en áreas con alta accesibilidad, alta densidad y proximidad al centro de la ciudad. Los resultados de pronóstico de los modelos MLP y LSTM mostraron un error promedio del 5.55-7.36% y 3.62-4.28% para uso mixto, respectivamente, mientras que la mayoría de sus errores del percentil 90 fueron inferiores al 13.73% y 10.46% para uso mixto, respectivamente. Los modelos propuestos y los hallazgos de este estudio deberían ser útiles para las partes interesadas y los responsables de políticas para un pronóstico más preciso del MLS a nivel urbano.