F10.7指数作为大气密度经验模型的重要输入参量,其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.研究发现,太阳活动表现出长时间尺度上平均11年和中短时间尺度平均27天的周期性变化特征.依据这一观测事实,基于长短期记忆单元(Long Short-term Memory,LSTM)递归神经网络方法进行F10.7指数未来27天的中期预报.利用一个连续长时段F0.7数据作为训练数据,构建LSTM神经网络训练和预测模型,分别预测太阳活动高低年未来27天的F10.7指数.结果表明,太阳活动高年的第27天F10.7指数预报平均相对误差最优可达10％以内,低年最优可达2％以内.