本发明公开了一种基于Bi‑LSTM的大场景移动流量在线预测方法、系统及存储介质。本发明把双向长短期记忆神经网络(Bi‑LSTM)作为预测模型的核心算法，利用多种场景下海量的历史流量数据训练模型，把训练好的模型通过迁移学习技术，实现特定场景的移动流量在线预测与学习，进而构建出具有自适应能力的预测模型来对各大场景的移动流量进行在线预测。本发明将先进的深度学习领域算法Bi‑LSTM用于构建移动网络流量预测，在一个模型中同时实现上行和下行流量的双预测，且预测精度高、泛化能力强，能在线预测移动网络流量。