本发明公开了一种基于时空图卷积的行人流早期预测方法，其包括：获取行人流量的训练样本，构建应用无向图的扩散卷积的编码器解码器结构，构建控制历史数据步长的控制器，对基于时空图卷积的早期预测模型进行迭代训练：获取行人流早期预测的结果。本发明将传感器采集到的实时数据样本输入模型，通过编码器提取样本特征，编码器的输出去初始化解码器，控制器根据解码器最终输出的隐藏状态来判断当前时刻是否满足最佳步长的条件，若满足则由全连接层得到最终预测值，即在未来某时间段内各传感器区域内所经过的行人数量。本发明不仅能够根据历史数据在预测前自适应选择合适步长进行预测，而且预测精度比设置固定步长的模型精度要高。