天地一体化信息网络由于存在流量突发性强、拓扑时变等问题使得通信易产生中断，流量波动不平稳导致其流量预测难度远高于地面网络。针对该问题，提出一种改进的LSTM算法，首先分析流量序列滞后变量对预测值的影响，判断流量自相关度；其次，采用以预测值代替中断的方式，消除训练集的噪声和断点；最后，使用Dropout算法减少了噪声和神经网络过拟合带来的影响，准确预测天地一体化信息网络流量数据。仿真实验表明，在OPNET仿真环境中，该算法相较于其他算法准确性提升了59.21%，算法训练速度提升了11.11%，能够