本发明提出了一种基于LSTM网络的地铁断面客流预测方法，包括：确定地铁指定线路的待预测断面，获取待预测断面截至运营日d的历史客流数据，将历史客流数据输入基于LSTM网络的断面客流基础模型中，输出第一预测变量；实时采集运营日d+1时的实时交易数据，通过实时交易数据分析乘客的出站车站以及乘车路径，根据分析结果基于预设更新频率计算第二预测变量；将第一预测变量和第二预测变量共同输入全连接神经网络，周期性的预测待预测断面在运营日d+1时的客流。本发明利用历史断面客流数据对未来的断面客流进行基础预测，同时利用当日的实时交易数据对基础预测的结果进行修正，以应对突发短时客流，提高了断面客流预测的准确性。