本发明属于网络流量预测技术领域，涉及一种空天地一体化网络下的混沌动态拥塞预测方法，包括以下步骤：获取链路与节点的状态数据，作为原始序列数据；对原始序列数据进行归一化处理，得到处理后的拥塞序列；将拥塞序列通过小波分析分解为若干低频序列和若干高频序列；利用粒子群算法对GRU神经网络预测模型进行优化，得到最优GRU神经网络参数；使用优化后的GRU神经网络预测模型对各个低频序列和高频序列进行拥塞预测，得到各序列的拥塞预测结果；将各序列的拥塞预测结果重构得到完整的拥塞预测序列，作为最终的预测结果。将小波分析与流量预测方法相结合，采用混沌动态拥塞预测方法，收敛速度快，能快速迭代，提高了拥塞预测的精度。