本发明公开了一种基于深度学习的滑坡位移时空预测方法，属于滑坡灾害预警技术领域，包括如下步骤：获取包括空间相关数据、时间相关数据和外界影响因素数据的滑坡监测数据；基于滑坡监测数据，定义空间监测点的加权无向全连接图，并得到加权邻接矩阵和属性增强矩阵；基于图卷积网络和门控循环单元，构建时态卷积网络；得到滑坡位移时空预测结果；对滑坡位移时空预测结果进行评价，得到滑坡位移时空预测评价结果，完成基于深度学习的滑坡位移时空预测；本发明提出方法将滑坡监测网看作非欧氏图结构数据，并考虑到监测点间的时空相关性，采用时态图卷积网络模型，实现了滑坡位移的时空预测，解决了现有预测方法的均方根误差仍旧偏高的问题。