一种基于多层GRU网络的鱼雷罐车预测性维护方法，包括：获取鱼雷罐车的历史运行信息形成数据集。预测下次维护时间的数据集选取最大维护使用次数作为临界点，将单个鱼雷罐车的运行数据放入到长为最大维护使用次数，宽为影响参数的数组中，且保存离最近一次维护所需时间的标签；预测本次使用后需要维护概率的数据集设置临界值为最大维护使用次数，将单个鱼雷罐车的运行数据，从第一次开始，直到维护的前一次运行数据放入到长为最大维护使用次数，宽为影响参数的数组中，且保存本次运行结束后是否进行维护的标签；构建多层GRU网络模型，由所述GRU网络模型输出预测结果。能够帮助规划鱼雷罐车的维护时间，并提高预测性维护结果的可靠性。