本发明提供了一种可控神经网络式预测储层渗透率的方法，所述方法包含：步骤一：获取地震资料，以已知的钻井数据为纵向控制点，以地震层序解释层位为横向约束，加入断层控制，建立地质格架模型；步骤二：在所述地质格架模型控制下通过基因算法进行地震反演，获得N个波阻抗数据体；步骤三：针对每一个波阻抗数据体进行相控云模拟储层渗透率预测，每一个波阻抗数据体预测出M个渗透率数据体；步骤四：对N*M个渗透率体进行沉积相对比与数据体之间相互线性分析；步骤五：选取n*m个渗透率体进行等权处理，得到最终渗透率数据体；步骤六：对最终渗透率数据体进行针对油藏部位的雕刻，为下游提供数据。