本发明涉及一种基于LSTMPP的齿轮剩余寿命的预测方法，属于大数据和智能制造领域。该方法首先对采集的齿轮震动信号的高维特征进行简化和融合；然后将降维后的融合特征信息用于偏心长短期记忆网络LSTMPP的多步预测，针对不同特征信息所包含的信息量不同的特点，采用注意力机制方法对融合特征数据进行偏心处理；最后，根据偏心处理结果，放大输入数据和递归数据的权重，对融合特征数据进行自动和不同程度的处理。本发明能够在降低计算量的同时提高齿轮剩余寿命的预测速度与精度。