本发明涉及即时配送时间预测技术领域，具体是一种基于时空注意力机制的送达时间智能预测方法，包括以下步骤：计算节点间余弦相似度，构造近邻关系特征数据集；使用深度神经网络计算节点选择概率，确定配送顺序；利用图嵌入和卷积神经网络对配送路线序列进行嵌入和提取，并计算注意力权重值；将路线节点特征输入门控循环单元中，提取特征间的时间关联性；将注意力权重和门控循环单元值相乘得到最终特征向量，并输入多层感知机中预测送达时间。在对即时配送送达时间预测过程中，充分考虑各类特征对配送节点选择的影响，提高了顺序预测的准确度，同时利用提出的时空注意力机制充分挖掘时空关系对送达过程用时的影响关系，实现较高精度的预测。