本发明公开了一种VOCs气体浓度预测方法及系统，首先实时采集VOCs气体浓度以及气象数据，并对数据进行预处理；其次，建立基于CKF的多传感器数据融合模型，对多变量数据进行局部、全局融合；然后，建立GCN‑TCN时空关联模型，将融合数据以及预处理过的历史实测数据送入GCN‑TCN时空关联模型中进行时空特征提取；利用改进的AOS算法同步优化基于CKF的多传感器数据融合模型的参数和GCN‑TCN时空关联模型的参数，搜寻两模型参数的最优解；最后，利用训练优化后的GCN‑TCN时空关联模型对化工园区的敏感区域的VOCs气体浓度进行预测，并通过云平台数据可视化实时显示。本发明可以对敏感区域的VOCs气体浓度实现更精确的预测，及时发现隐患，降低风险发生。