高速公路网络交通状态的准确评价和预测可以为旅行者提供有效的信息和交通管理者。基于深度学习理论,本文提出了一种评价和预测模型的高速公路网络流量状态,它包含一个模糊c均值(FCM)算法的交通状态划分模型,长期短期记忆(LSTM)算法的交通状态预测模型,和k - means算法交通状态判别模型。河北省高速公路网络是使用一个案例研究来验证模型,公路网的交通状态使用预测数据和实际数据进行了分析。233年收集的数据集包含536823件连续观测站河北省于9月5日,2016年,2016年9月12日。分析结果表明,本文提出的模型具有良好的性能的评估和预测高速公路路网的交通状态,这是符合使用真实数据的判别结果。