本发明公开了一种面向新型供电列车的多目标优化智能运行控制预测方法。由新型供电列车的静态动态大数据得到原始数据，参数化/正则化和归一化获得列车信息序列数据；利用列车信息序列数据中的局部数据得到理想条件下的列车运行状态数据；输入到长短期记忆网络中进行训练得到基础模型，将列车信息序列数据划分为多个部分，依次输入到基础模型中依次并再次进行训练得到了带有知识的基础模型；建立平方损失训练；真实采集的速度输入到带有知识的基础模型中进行预测输出获得下一时刻的牵引力。本发明不依赖大量数据，降低了训练数据量，得到符合现实列车运行数据分布的模型，提高了模型准确率并方便直接用于现实应用。