随着物流行业的快速发展，场站货物吞吐量的精准预测成为提升运营效率的关键。传统的预测方法往往难以捕捉时空维度的复杂关联，而深度学习技术为解决这一问题提供了新的思路。本文将探讨如何构建一种基于时空卷积神经网络（ST-CNN）的场站货物吞吐量预测模型。

时空卷积神经网络是一种能够同时处理时间和空间特征的深度学习架构。在货物吞吐量预测场景中，该模型通过卷积层提取场站周边区域的交通流量、天气条件等空间特征，同时利用时序卷积层分析历史吞吐量的周期性变化规律。实验表明，这种双通道结构相比单一时间序列模型能显著提升预测精度。

模型构建过程首先需要对原始数据进行预处理。场站运营数据通常包含大量噪声和缺失值，需通过滑动平均和线性插值进行平滑处理。空间数据则需转换为网格化特征矩阵，每个网格单元包含该区域的相关环境参数。这种数据表示方式便于卷积核的高效运算。

在模型设计方面，采用三层时空卷积模块堆叠的结构。每个模块包含空间卷积层、时间卷积层和注意力机制层。空间卷积使用3×3核提取局部区域特征，时间卷积采用膨胀卷积扩大感受野。注意力机制则动态调整不同时空特征的权重，使模型能够聚焦于关键影响因素。

模型训练采用改进的损失函数，将均方误差与峰值预测误差相结合，确保对吞吐量突变的捕捉能力。实际应用案例显示，该模型在3天预测范围内的平均绝对百分比误差（MAPE）可控制在8%以内，显著优于传统ARIMA和LSTM模型。

未来研究可进一步探索多模态数据融合，如结合卫星影像和AIS船舶轨迹数据，以提升模型在复杂场景下的泛化能力。该技术路线为智慧物流系统的建设提供了重要支撑。