本发明属于管道泄漏检测技术领域，具体涉及基于机器学习方法的天然气管网泄漏预警方法。包括以下步骤：S1，收集天然气管道正常工作和泄漏时的历史数据指标作为训练集，并构建拓扑结构图；S2，建立故障检测与小概率预警模型以及故障原因分析模型，并训练；S3，利用模型，实时收集天然气管道工作数据，判断是否有泄漏发生；S4，当判定为发生泄漏时，利用模型得到发生泄漏的原因；S5，收集数据样本，并对模型进行微调更新。本发明具有能够自动预警天然气管道泄漏，并建立经验更新模型，利用每一次新的泄漏事件快速更新当前模型以及对天然气管道运行中的小概率事件进行预警的特点。