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加油站是重要的能源供給單位，對加油站站點的下一時段客流量進行精準預測，可為相關資源的調度與分配提供決策支撐。針對加油站級客流量預測冋題，結合加油站客流數(shù)據(jù)的時空特征，提岀一種基于注意力機制的時空網(wǎng)絡模型。以路網(wǎng)結構建模的站級客流數(shù)據(jù)為輸亼，結合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、長短期記憶網(wǎng)絡與注意力機制，解決站點間的空間依賴、短期與長期時序依賴以及長期時序依賴中的時間漂秘問題精準預測下一時段的站級客流量。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，與歷史平均模型、長短期記憶網(wǎng)絡模型和雙向長短期記憶網(wǎng)絡模型等基線模型相比，該模型在均方誤差（RMSE）、平均絕對誤差與平均絕對百分比誤差上均有所提升，其中RMSE提升22.89%。
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