基于LSTM循环神经网络的交通流量预测利用LSTM网络特有的记忆单元和门控机制，能够有效捕捉交通流量数据中的长期依赖关系和时序动态特征。该模型通过处理历史交通流量、天气状况、节假日等多元时序数据，学习复杂的非线性模式，克服了传统时间序列模型在长程预测中的梯度消失问题。实验表明，LSTM网络在交通流量预测任务中相比ARIMA等传统方法具有更高的准确性，尤其适用于城市路网中具有明显早晚高峰周期性和突发拥堵情况的短时交通流预测。