本发明公开了一种基于长短时记忆网络模型的短时数据流预测方法，步骤为：首先获取观测点中的多个训练样本，然后提取练样本的特征，根据训练样本的特征对训练样本进行分类，分别为数据流量值变化趋势剧烈和平缓两个类型、或变化趋势上升和下降两个类型；采用所有训练样本针对LSTM模型进行训练，得到训练后的主模型，再分别采用两种类型的训练样本分别对主模型进行训练，分别得到第一类子模型和第二类子模型。获取观测点测试样本，通过分类器对测试样本进行分类，然后根据分类结果将测试样本输入到第一类子模型或第二类子模型中，通过第一类子模型或第二类子模型预测出观测点下一时间点的数量流量值。本发明方法提高了短时数据流预测的准确度。