本发明涉及一种基于Nataf变换的随机变量样本生成方法和系统，所述方法包括：根据Nataf变换建立原始分布域中随机变量的相关系数矩阵与标准高斯分布域中随机变量的相关系数矩阵的转换关系；基于原始分布域中随机变量的相关系数矩阵与标准高斯分布域中随机变量的相关系数矩阵的转换关系，采用径向基网络确定标准高斯分布域中随机变量的相关系数矩阵；利用标准高斯分布域中随机变量的相关系数矩阵生成原始分布域中随机变量的样本数据。本发明提供的技术方案，利用径向基神经网络简化了Nataf变换中原始分布域和标准高斯分布域中随机变量的相关系数的转换关系，加快了Nataf变换中标准高斯分布域中随机变量的相关系数的求解速度，进而加快了随机变量样本生成速度。