DeepSeek与LangGraph共享单车需求数据预测：LSTM与XGBoost多模型融合方法及Streamlit可视化应用 | 附代码数据 By tecdat4月 9, 2026AI人工智能辅导, 人工智能, 地理，运输，旅行和物流, 大数据部落, 技术支持, 数理统计, 期刊论文发表投稿, 计算机科学CS辅导, 计算机科学与技术DeepSeek, LangGraph, LSTM, Streamlit, xgboost, 代码数据, 共享单车, 可视化应用, 多模型融合, 需求数据预测 本文源自一个真实的城市交通咨询项目。当时客户的核心诉求是：如何从海量的历史骑行订单中，精准预测未来每个站点的需求，从而降低30%以上的车辆闲置与调度成本？
