本發(fā)明提供一種基于深度融合模型的儲(chǔ)層多分類預(yù)測(cè)方法，包括：步驟1：獲取井震數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理；步驟2：通過特征優(yōu)選算法獲得更能代表儲(chǔ)層特征的屬性輸入模型；步驟3：通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行橫向切片特征學(xué)習(xí)；步驟4：設(shè)計(jì)時(shí)序特征并輸入到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支進(jìn)行預(yù)測(cè)；步驟5：將深度特征數(shù)據(jù)輸入到深度特征網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練；步驟6：使用特征交叉方式進(jìn)行自動(dòng)特征工程計(jì)算；步驟7：進(jìn)行多分類儲(chǔ)層預(yù)測(cè)，獲得儲(chǔ)層預(yù)測(cè)結(jié)果。該基于深度融合模型的儲(chǔ)層多分類預(yù)測(cè)方法能夠快速的進(jìn)行地震多特征的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)，解決了由于地質(zhì)構(gòu)造的復(fù)雜性以及地震數(shù)據(jù)特征多樣性和冗余性而導(dǎo)致的儲(chǔ)層預(yù)測(cè)難度大，準(zhǔn)確率低，耗費(fèi)人力和資源過多的問題。