本发明提供了一种基于卷积神经网络的景区游客人数预测方法，包括：实时且连续不断地获取以下数据：到景区的道路交通状况、景区停车场情况、当天天气情况、网络上各个平台对于景区的评价、景区入口排队情况；使用第一循环神经网络根据所述道路交通状况、景区停车场情况预测交通情况、停车场停车情况；步骤3，构建一个第二循环神经网络，所述第二循环神经网络包含6个序列化数据输入组、一个输出层、包含3个隐含层的RNN，其中每层包含256个节点，每个输入层都与隐含层的节点相连，即输入6组影响景区人流量的因素的数据、输出景区人流量。本发明有效提高了景区人流了的实时性、有效性、准确性，为景区提前做好相应措施提供数据支持。