本发明公开了一种基于时空信息融合的短时交通数据流预测方法，首先获取多个训练样本及各训练样本的标签,每个训练样本中包括待预测观测点及其上游观测点和下游观测点中采集的历史的多个相同的时间点的数据流量值；将各训练样本作为输入、各训练样本的标签作为输出对LSTM模型进行训练，得到训练后的LSTM模型；在当前时间点要针对待预测观测点的下一时间点的数据流量值进行预测时，获取到由待预测观测点及其上游观测点和下游观测点的当前时间点及其前面多个时间点的数据流量值构成的测试样本，将测试样本输入到上述训练后的LSTM模型，由LSTM模型输出待预测观测点下一时间点的数据流量值。本发明提高了短时交通数据流的预测准确度。