本发明公开了一种基于Xgboost算法的交通量预测方法，包括如下步骤：步骤S1：采集交通量数据，进行数据归一化，划分为训练数据和测试数据；步骤S2：基于Xgboost算法，对训练数据进行模型训练，确定模型参数；步骤S3：输入Xgboost模型参数、测试数据，进行交通流的预测；步骤S4：对Xgboost模型预测结果进行误差评估，还原预测数据进行输出。本发明的Xgboost模型在预测精度提升的同时，预测时间大幅减少，在高速公路交通量的预测中具有更好的预测性能和泛化能力。