本发明公开了基于改进卷积神经网络的城市积水水位预测方法及系统，属于城市内涝水位预测技术领域，所述方法包括：获取当前积水水位、城市地面高程数据、未来预设时间内的降水预报数据；基于未来预设时间内的降水预报数据识别出目标站点周围的雨带，提取雨带的对象属性；将降水预报数据、城市地面高程数据、雨带的对象属性进行预处理后组成输入变量；将输入变量输入到预训练好的基于改进卷积神经网络的深度学习模型中，得到所述未来预设时间内目标站点的积水变率，结合当前积水水位得到所述未来预设时间内的积水水位；所述模型经过训练后具有高度非线性和强鲁棒性，本发明技术方案相较现有技术具有更长的预测时效，有极强的应用价值。