本发明实施例提供了一种终端设备移动轨迹预测方法及装置。将历史轨迹序列中包含的各历史轨迹点对应的特征值输入到预先训练的逻辑回归模型中，获得多个目标停留点对应的权重值；将每个目标停留点与该目标停留点对应的权重值进行拼接，并将各目标停留点对应的拼接元素的向量输入到预先训练的循环神经网络模型中，得到待预测终端设备在目标区域内的预测轨迹。由于本发明实施例中，用停留点的权重值来表示终端设备的轨迹行为特征，用用户停留点表示终端设备的位置特征；通过将停留点和停留点的权重值合并后的元素，作为循环神经网络模型的训练样本，并得到用于预测终端设备的轨迹行为的循环神经网络模型，从而准确的对终端设备进行移动轨迹预测。