本申请涉及煤矿安全技术领域，公开了一种基于Storm的采煤机运行状态实时预测方法，基于Storm的采煤机运行状态数据分布式实时预测框架，结合Hadoop Database数据库，模拟实践生产中采煤机中时间序列的运行数据。基于Storm将预测模型GRU预测的各种数据结合各数据的阈值，实现对数据状态的预警。且GRU经过在训练集训练后，从RMSE、MAE以及R2三方面分别对GRU在测试集的表现做出评估，证明预测模型GRU可以适用于采煤机状态数据的预测。本发明打破了传统对采煤机运行状态的监控方法，融入了采煤机实时运行状态的预测预警方法，Storm分布式实时处理框架在海量煤矿数据的并行处理中有很大的实用价值。