本发明公开一种预测水体叶绿素浓度的深层自编码时间卷积网络方法，属于水质数据分析技术领域，包括数据预处理模块、特征提取单元、剩余连接和全连接输出层；数据预处理模块接收原始数据，依次进行异常值判断并用空值标记，缺失值填补和特征选择，传送给特征提取单元，特征提取单元接收预处理过的数据，首先通过自动编码器编码提取空间特征，其次通过因果扩张卷积提取时间特征，得到细尺度的时空特征然后传送给中间特征提取单元，中间特征提取单元接收细尺度时空特征，中间特征提取单元的扩张因子变大，细尺度时空特征变为粗尺度时空特征，经过所有中间特征提取单元，综合时空特征传送到全连接输出层，全连接输出层接收综合时空特征输出预测结果。