为提高城市交通管理和规划的效率，文章对城市热点站点交通流量预测问题进行了研究。首先阐述了交通流量参数，在此基础上，提出了城市站点交通流量预测CS-DSTGCN算法，借助自适应图卷积DGCN模块提取空间特征，采用门控扩张因果卷积方法，通过增加模型的深度，扩大感受野，进而捕捉更多节点的时间特征。结果表明：该算法在处理城市站点数据方面能显著提升预测准确性，尤其在特定地区和热点区域的预测表现方面更佳。该算法的提出为城市交通管理和规划领域提供了有益参考和决策依据。
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