本发明提供了一种基于LSTM和BF的高速公路风险预测方法，包括线下风险预警预测模型训练和线上风险预警模型实时预测；线下风险预警预测模型训练包括构建区分事故与安全状态的LSTM瞬时风险判别模型，以及建立基于递减系数、先验概率和阈值的BF序列风险预测模型；线上风险预警模型实时预测时，以规定周期内各观测点上LSTM瞬时风险判别模型的输出序列为输入向量，以模式内的观测频数占比为先验概率，输入BF序列风险预测模型，最终得到未来路段风险状态预测结果。本发明提高了高速公路实时风险预测的精度。