针对现有预测方法未能充分揭示交通流内部的本质规律，提出了一种基于深度学习的短时交通流预测方法。该方法结合深度信念网路模型（DBN）与支持向量回归分类器（SVR）作为预测模型，利用差分去除交通流数据的趋势向，用深度信念网络模型进行交通流特征学习，在网络顶层连接支持向量回归模型进行流量预测。实际交通流数据测试结果表明，提出的预测模型与传统预测模型相比具有更高的预测精度，预测性能提高了18.01%，是一种有效的交通流预测方法。