本发明公开了一种基于多层改进GRU神经网络的短期电力负荷预测方法，周期性的构建样本数据集；对样本中的输入数据进行异常点识别和缺失值处理，对处理后的数据进行标准化变换，并将数据集分成训练集、验证集和待预测集；构建改进的GRU神经网络，将训练集数据输入该网络进行多轮训练，得到训练完成后的网络，并利用该网络对验证数据集进行多轮验证测试学习效果，记录并保存最优验证结果的模型权重；将待预测数据集输入训练后得到的最优GRU模型，计算标准化预测结果并进行逆标准化变换，得出最终预测结果。本发明提升了训练的速度和训练的效率。