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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(yù)測，可為相關(guān)資源的調(diào)度與分配提供決策支撐。針對加油站級客流量預(yù)測冋題，結(jié)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(luò)模型。以路網(wǎng)結(jié)構(gòu)建模的站級客流數(shù)據(jù)為輸亼，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)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(yù)測下一時段的站級客流量。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，與歷史平均模型、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)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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