本发明涉及一种基于双注意力机制和双向双层LSTM的公交车行程时间预测方法，步骤S1:获取公交车属性数据和进出站数据,构建行程时间基础数据集；步骤S2:获取公交车的基础特征、运行时间及运行时的天气特征，构建行程时间特征数据集；步骤S3:基于相关系数和方差分析，对行程时间特征数据集中的特征因子与行程时间进行相关性分析，舍去不相关和相关性差的特征因子，并与行程时间基础数据集进行匹配，获取行程时间预测数据集；步骤S4:构建双注意力机制和双向双层LSTM神经网络公交车行程时间预测模型，将行程时间预测数据集输入到模型中，对公交车的行程时间进行预测，输出公交车的预计行程时间。本发明能够更准确的公交车预计行程时间，实现高效的公交调度。