本申请实施例提供了一种车辆在终到站停留时长的预测方法、电子设备以及计算机可读存储介质。其中所述方法包括收集目标终到站的多组原始数据，并根据所述车辆标识信息，将多组原始数据进行关联，生成基础数据集。之后基于训练数据集对第一模型进行训练。训练完成后，将训练数据集拆分为空车训练数据集和重车数据训练集。基于空车训练数据集对第二模型进行训练；基于重车训练数据集对第三模型进行训练。在本申请实施例中，通过将车辆在终到站中停留时长的多种影响因素进行关联，进而训练一个可以根据多种影响因素预测车辆在终到站停留时长的模型，最终解决了因为影响因素利用不充分导致获取的预测时间不准确的问题，有利于终到站工作的进一步改善。