本申请公开了一种路况预测模型的训练方法、路况预测方法及装置，通过对历史路况训练集进行数据变换，得到多个目标图数据，利用预设的残差图卷积模型，对多个目标图数据进行特征提取，得到多个残差图，从而利用图数据的空间依赖关系捕捉具有方向关联性的数据特征，以结合多个时段的历史数据所具有的时间关联性特征；对多个残差图进行融合和全连接，输出视觉路况预测值，并根据视觉路况预测值，计算残差图卷积模型的损失函数，以及基于损失函数更新残差图卷积模型的模型参数，直至残差图卷积模型达到预设收敛条件，得到路况预测模型，从而充分利用时间和空间等全局特征，构建具备视觉路况特征的预测模型，丰富模型预测结果和提高模型预测准确度。