本发明公开了一种基于时空复杂图卷积网络的交通流预测方法，包括：采集高速公路上所安置传感器的交通流数据，进行数据预处理以降低复杂度和冗余度；根据传感器的位置及交通流数据生成道路图及其特征矩阵；根据不同传感器的位置、数据关联和天气数据，分别构建距离矩阵，数据关联矩阵和舒适度矩阵，将三种矩阵融合得到新的节点关系矩阵；构建时空复杂图卷积网络，该网络由空间特征提取组件和时间特征提取组件组成；训练时空复杂图卷积网络，并用训练好的模型预测下一时刻的交通流。本发明在对道路交通流进行时空特征提取前，建立三种关系矩阵来提取不同节点之间的关系，提高了对道路不同节点的关联特征提取能力，进而提高道路交通流的预测精度。