本发明公开了改进互补集成经验模分解的时空卷积短时交通流预测方法，包括：获取原始交通流数据并进行数据预处理；将交通流数据输入到预构建的CEEMD‑GAT‑Attention模型中进行短时交通流预测。其中，构建的预测模型包括：采用改进的CEEMD将交通流数据分解为相对平稳的时间序列信号、采用GAT充分挖掘数据的空间特征、采用Attention计算每个时空特征的注意力权重，从而提高模型捕获时空特征的能力和预测准确性。本发明能够使短时交通流预测的精度进一步提升，为交通部门提供有利的参考价值。