一种基于时空注意力机制的卷积网络交通流预测方法，所述的交通流组合预测方法主要由时空注意力STA‑Block，图卷积网络GCN和标准卷积网络CN三个组成，分别对交通流的周期性，空间相关性和时间依赖性进行建模；STA‑Block通过时空注意力机制和门控融合机制对不同时间步长之间的时空相关性进行建模，使用GCN和CN分别捕获交通流的空间特征和时间特征；最后，将三个分量的输出通过门控融合机制进行预测。通过结合时空注意力机制和时空卷积网络构建STAGCN方法，将n个历史时间序列交通数据输入到STAGCN方法中，以获得具有时空特征的n个隐藏状态。