本发明提供了一种网络故障预测方法，包括如下步骤：S1.将网络故障数据进行预处理，所述网络故障数据包括故障类型、故障发生时间，转化为时间序列数据，每个时间序列表示当前时间段发生的所有故障类型；S2.构建基于门控多头注意力的神经网络模型，所述神经网络模型包括嵌入层、注意力记忆网络层、多头注意力层以及门控融合层，将所述时间序列数据输入所述基于门控多头注意力的神经网络模型，所述基于门控多头注意力的神经网络模型对网络故障数据中的故障进行预测。旨在解决传统的预测方法因故障的复杂性以及随机性，不能预测不同网络故障对其他故障的影响，从而不能对故障进行预测的问题，从而提供对网络故障进行精确预测的技术方案。