本发明是一种基于机器学习的水轮发电机组大轴轴线调整方法，其特点是，包括：构建基于改进灰色预测模型的轴线净全摆度预测模型，预测模型由原轴线净全摆度序列的加速平移与均值变换、改进灰色系统预测模型构成；构建基于火烈鸟搜索算法的轴线调整方位寻优模型；构建基于改进径向基函数神经网络算法的轴线最大净全摆度预测模型，预测模型由RBF神经网络预测轴线最大净全摆度、结合轴线调整计算公式计算轴线调整量两部分构成。能够智能且准确地计算出待加垫位置和加垫量，减少人工工作量，提升轴线检修的效率，其科学合理，接近实际轴线净全摆度数据，为水轮发电机组大轴轴线检修领域提供了新的技术方法和借鉴思路。