本发明公开了一种基于深度学习信道预测的预编码方法，属于信道预编码技术领域。该方法包括：分别对上行信道和下行信道进行F范数标准化以实现数据预处理；构建神经网络的输入输出方案：采用上行信道作为模型输入，以下行信道作为模型输出；采用损失函数计算网络损失；利用反向传播对所设计的网络模型进行参数更新，并重复该步骤；将网络预测输出的下行信道通过WMMSE计算得到预编码矩阵。本发明能实现利用有限的上行信道信息对下行信道进行预编码，从而避免大量的通信开销和时间延迟。