本发明提出了一种基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法及系统，涉及船舶运动极短期预报。该基于LSTM神经网络的船舶运动极短期预报方法通过获取初始数据，初始数据包括船舶运动本身数据、其他船舶运动姿态数据和波高数据，然后将初始数据进行预处理，以生成有效初始数据，然后根据有效初始数据分别采用多种预置的LSTM神经网络模型对船舶运动进行预测，以生成多种预测结果，再将多种预测结果进行对比，以生成对比结果，并根据对比结果得到最终的预报结果信息，从而使得预测结果从多方面进行预测，并且将预测结果进行对比得到，各个预测结果之间的差异越小，说明预测结果更加可靠，从而提高了船舶运动极短期预报的准确性。