本发明公开了一种基于替代模型加速优化算法的地应力预测方法，该方法包括：在确定研究区地应力预测所需边界条件形式的基础上，通过地质资料建立三维地质模型，结合随机选取的N组应力边界条件，采用有限差分软件进行应力求解获得学习样本，然后用神经网络替代模型和随机搜索算法预测出最优边界条件，最后采用有限差分软件进行应力求解，获得地应力场。本发明的加速优化算法集中了替代模型与随机搜索两种算法的优势，随机搜索算法在定义好的优化区间内可以源源不断地生成随机点，从而可以快速的寻求最优区间；替代模型则可以在最优区间内快速的寻求局部最优解，两者相互迭代，使其加速得到全局最优解。