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针对加油站级客流量预测的时空网络模型
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2021-05-13
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加油站是重要的能源供给单位，对加油站站点的下一时段客流量进行精准预测，可为相关资源的调度与分配提供决策支撑。针对加油站级客流量预测冋题，结合加油站客流数据的时空特征，提岀一种基于注意力机制的时空网络模型。以路网结构建模的站级客流数据为输亼，结合卷积神经网络、长短期记忆网络与注意力机制，解决站点间的空间依赖、短期与长期时序依赖以及长期时序依赖中的时间漂秘问题精准预测下一时段的站级客流量。在真实数据集上的实验结果表明，与历史平均模型、长短期记忆网络模型和双向长短期记忆网络模型等基线模型相比，该模型在均方误差（RMSE）、平均绝对误差与平均绝对百分比误差上均有所提升，其中RMSE提升22.89%。
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