本发明实施例涉及台风监测技术领域，公开了一种基于图卷积神经网络进行台风水位预测的方法，包括：获取当前台风数据，并对当前台风数据进行预处理；将预处理后的当前台风数据输入张量为M的全连接层以进行非线性化特征处理；将当前台风特征输入至图卷积神经网络进行特征融合以得到台风融合特征信息，根据台风融合特征信息以及预设的水位识别模型进行模型运算以输出相应的水位预测结果，水位识别模型采用循环神经网络模型构建完成。本发明实施例的方案通过采用图卷积神经网络提取台风数据中影响因子的特征表达，来增强水位识别模型中输入特征的丰富度和完整度，进而提升后续识别模型的鲁棒性和延展性，提高最终水位预测结果的准确性。