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文章提出一种基于长短期记忆网络的人体运动状态识别方法。通过手机内置的加速度传感器采集相关数据,对采集的数据进行预处理,采用LSTM算法对人体运动状态进行分类。此算法不需要人工进行特征提取,在TensorFlow环境下的实验结果显示,此算法分类精度较高,对静止、走路、慢跑、上楼梯、骑车5种运动状态的识别率超过90%。