本发明公开了一种基于长短记忆网络的多重车辆的轨迹预测方法，将主车和其邻车的历史轨迹等特征作为输入，充分考虑到车辆之间的位置以及驾驶行为的相互影响；经过网络的编码解码之后，将输出的邻近车辆的未来轨迹进一步输入混合密度网络，估计出车辆位置的概率分布，每次训练将混合密度网络的误差和轨迹结果的均方根误差以及编码器解码器网络的参数正则化项相结合，构成损失函数，指导网络参数的更新，如此可提高申请网络的预测准确性，训练好的神经网络可以预测邻车的带有概率的位置信息，将位置信息按照时间的顺序形成连续的轨迹，可以辅助主车进行决策和规划。