本发明公开了一种基于时空卷积网络的网约车订单需求预测方法，包括以下步骤：(1)获取各种数据集并进行预处理；(2)将订单数据利用DPC聚类方法将城市划分为多个虚拟站点；将订单数据集按照指定的时间间隔进行切片，并进行标准化处理；将处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集；(3)构建基于时空卷积网络的订单需求预测模型；使用训练集训练模型，利用验证集选择出表现最好的预测模型；(4)在测试集上利用最优预测模型进行订单需求量预测。本发明能够有效地对影响网约车订单需求的时空因素和外部因素进行建模，提升订单需求预测的精度，同时能够缩短用户的候车时间，提升用户出行体验。