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问题,结合加油站客流数据的时空特征,提出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入,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移问题,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%。