本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的GIS气体组分浓度检测方法。该方法利用气体浓度传感器采集气体采集单元中的气体浓度，得到气体浓度序列；由气体浓度传感器与气体采集单元中未知点的距离分配未知点浓度权重，计算未知点处的气体浓度序列，构建气体浓度矩阵。获取气体浓度序列的累计离差序列和累计离差序列对应的赫斯特指数，得到波动趋势值；计算累计离差序列对应曲线的包络面积，得到包络面积矩阵和波动趋势矩阵；将三个矩阵输入气体浓度预测网络得到预测气体浓度。本发明实施例将采集到的气体浓度输入气体浓度预测网络得到预测气体浓度，达到了避免气体交叉干扰、提高气体浓度检测精准度的目的。