本申请属于交通技术领域，特别是涉及一种语境特征注入的多尺度交通流预测模型及方法。传统的交通流预测方法具有一定的片面性，在预测精度和稳定程度上不能达到很好的效果。本申请提供了一种语境特征注入的多尺度交通流预测模型，所述模型依次包括输入层，学习层、注入融合层和输出层，所述学习层包括深度循环神经网络分层和深度置信网络分层，所述输入层、所述深度循环神经网络分层和所述注入融合层依次排列，所述输入层、所述深度置信网络分层和所述注入融合层依次排列。通过将语境特征注入到时间序列特征之中，提高现有交通流预测模型的准确率，实现对交通流模式全面地仿真、评估和预测。