本发明公开了一种压裂施工中油压峰值的在线图神经网络预测方法，由于传统的机器学习回归方法预测油压的准确性不够，为了满足压裂施工中的辅助施工的要求，本发明提出使用图神经网络进行油压值的预测，数据预处理中将周期内的油压序列的峰值作为节点，以可视图算法进行网络构建，对预测的节点，默认其与前一时刻节点相连，然后进行图自编码器网络嵌入，编码器由两层图卷积神经网络组成，解码器由內积解码器组成。将预测节点的表示与其他节点进行cos相似度计算，选取Top‑k个最相似节点油压值，根据其相似权重组合，得到预测节点的油压值。根据当前预测值修正网络，遗忘较远时刻的节点，并持续预测新的油压峰值。