本发明涉及测井解释技术领域，特别涉及一种致密砂岩储层参数测井预测方法。基于物理模型和机器学习的致密砂岩储层参数预测方法，包括以下步骤：A.建立储层参数的物理模型；B.建立委员会机器；C.将测井数据及对应的所述物理模型共同输入至所述委员会机器；D.所述委员会机器对储层参数进行预测。本发明选择不同专家构建委员会机器CM，即使单个专家预测误差偏大，多专家系统也可以整合所有专家的优势做出补偿，提高了智能系统预测结果的准确度、稳定性和泛化能力。同时，本发明将物理模型与委员会机器CM集成在一起，实现了物理模型与敏感测井数据的共同驱动，提高了储层参数预测效果。