本发明提供一种基于无线通信网络的频谱可用性预测方法和系统，其中方法包括获取频谱数据集；设置贝叶斯优化的循环次数、超参数的搜索空间和深度学习模型迭代次数；初始化深度学习模型的结构、权重、偏置和超参数；计算频谱数据集在深度学习模型的输入和输出之间的损失；更新深度学习模型的权重和偏置参数；判断深度学习模型的损失曲线和准确率拟合曲线是否处于收敛状态；如果否，重新设置深度学习模型迭代次数；如果是，采用贝叶斯优化微调深度学习模型超参数，得到最优深度学习模型。本发明采用上述方案，能够准确的预测未来时隙可利用的频谱空隙，使得认知用户免受恶意用户的干扰，保证认知用户与基站之间以及认知用户之间的正常通信。