邮政快递揽投站点投件量的变化不仅关系到人力与运力资源的配置，还影响站点投递效率与客户体验。文章以邮政快递站点为研究对象，结合改进的增强 DTW Kmeans 算法对站点数据聚类，利用 STL 分解站点邮件量时序数据以解析深层时序特征，使用多维度时序预测算法 Crossformer 构建站点短期投递量统一预测模型。模型对区域内全部站点投件量进行有效预测，为企业资源配置与投递服务质量改善提供数据支撑。