本发明涉及一种水电机组振摆趋势预测方法，包括步骤：获取水电机组振摆监测数据的样本数据集，分析振摆监测数据，绘制待预测振动参量或摆度参量和其他相关参数的关系坐标图，确定候选特征参量；建立CMI‑SAL预测模型；通过条件互信息法模块筛选机组关键设备振摆相关工况参数。本发明的有益效果是：本发明运用条件互信息相关分析方法筛选输入特征，能够对两个及以上的振摆变量进行分析，判断变量之间的关联性和相关性，在互信息法基础上解决了过冗余缺点，提高预测效率；运用滑动窗口和最大池化法，采用卷积层能够缩小输入数据的数量级规模，在输入特征中提取局部最大值，降低可训练参数数目，提高数据鲁棒性和模型的运算速度。