本发明公开了一种基于LSTM来构建油田分层注水预测模型的方法，包括：步骤一、采集油田中的注水数据，进行数据预处理；步骤二、基于LSTM神经网络，建立注水预测模型，将注水数据输入预测模型，将数据分为测集和训练集，通过训练集对注水预测模型进行训练，训练结束后通过测试集对模型进行评估；步骤三、训练结束后，将将测试集和训练结果一同进行模型评估，输出最优预测结果。基于LSTM神经网络，建立注水预测模，能够考虑注水影响因素以及注水量随时间的变化趋势，克服现有神经网络无法适应时间序列数据的问题。