基于注意力的城市电动车充电需求预测方法，考虑城市区域和动态影响

本研究提出了一种基于注意力的电动车充电需求预测方法（AHMDF），有效解决了传统模型在捕捉空间关系和时间特征方面的不足。该方法结合地理聚类超图和多变量门控变换器，考虑了静态和动态影响，实验结果表明其在多个数据集上优于其他模型，突显了动态影响在城市区域预测中的重要性。