本发明提供了一种数据驱动的太阳10.7厘米射电流量长期预报方法，首先学习差分阶数和季节差分阶数，然后学习自回归阶数、滑动平均阶数、季节自回归阶数和季节滑动平均阶数，最终通过学习获得模型系数，利用学习好的模型预测未来的F10.7年均值。本发明提出的F10.7长期预报方法是一种纯数据驱动的方法，克服了人工经验预报对专家知识依赖性强、时效性差、自主性弱等缺点，能够在探火、探月、空间站保障等重大航天任务中提供自主、及时、有效的F10.7长期预报值。