本发明涉及一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法，包括如下步骤：S1采集轨道交通客流量的历史数据；S2从S1步骤采集的历史数据中，提取0至t时刻目标站点的空间特征和时序特征；S3将步骤S2中0至t时刻目标站点历史数据的空间特征和时序特征对应的合成0至t时刻目标站点的二维向量；S4建立LSTM人工神经网络模型，将0至t时刻目标站点的二维向量作为输入对LSTM人工神经网络模型进行训练，然后再将t时刻目标站点的二维向量输入训练后的LSTM人工神经网络模型，得到t+1时刻目标站点的出站客流量。本发明方法将空间特征和时序特征进行结合，用于预测轨道交通目标站点的客流量，预测精度高。