本发明公开了一种基于改进图卷积神经网络的船舶交通流预测方法，包括航道网络与船舶流量提取方法和船舶交通流预测方法。所述航道网络与船舶流量提取方法首先采用DP压缩算法获取初始的船舶轨迹特征点，然后采用DBSCAN算法对初始的轨迹特征点进行聚类去噪，得到轨迹特征点簇。再对研究海域进行网格划分，并将提取的轨迹特征点投影至网格之中，含特征点的网格被作为航道网络中的节点，再按照船舶行驶轨迹依次连接各节点，建立航道网络。最后，依次统计不同时间段内经过各节点的船舶数量，得到不同时刻中每个图节点的船舶交通流量。所述船舶交通流预测方法是基于航道网络提取得到的船舶流量，采用多图卷积改进的GCN算法对各节点的船舶流量进行预测。