本发明公开了一种基于时空关系抽取的区域交通状况集成预测方法。该方法包括：针对目标区域，构建道路的路网拓扑图和停车场的停车场拓扑图，对于路网拓扑图，道路作为图节点，节点之间的连接规则遵循道路的自然连接规则，每条路上的平均车速信息作为节点的特征，对于停车场拓扑图，停车场作为节点，采用最短路径作为节点的连接规则，停车场车位占用数量作为节点特征；基于路网拓扑图和停车场拓扑图，利用构建的多任务模型获得各条道路的平均车速预测结果以及各个停车场车位占用的预测结果，其中所述多任务模型架构包括时空抽取网络、异构图神经网络和时间序列模型。本发明能够实现交通流与停车状况的集成预测，提升了预测精度。