本发明公开了一种基于自适应图学习的公共交通客流预测方法及系统，该方法通过构造图学习模块来生成可能的关系矩阵，然后以交替训练的方式来优化图学习模块和预测网络模块的可学习参数，在以一方为最优估计的情况下实现另一方的期望最大化，最终得到最优的关系矩阵；然后基于最优的关系矩阵对公共交通客流进行预测。本发明能够从城市公共交通客流数据中自适应学习其隐藏的复杂空间依赖关系，使得网络预测模型中的关系矩阵更加合理可靠，从而能够进一步提升客流量预测的准确性。