本发明提供了一种基于地震波形分类技术的浅水湖盆砂体预测方法，包括：对分析层段内的每一个地震道进行样点间梯度变换，形成地震道梯度变化序列；对梯度序列进行归一化并进行自组织神经网络分析，建立能代表全区地震道形状变化的典型梯度序列；利用典型梯度序列，形成地震相分类的模型道，完成地震道形状的识别；统计区内钻井的岩性组合及井旁道地震波形特征，并与基于波形分类的地震波形平面展布进行匹配研究与效果分析；使用基于波形分类的地震相分析技术对浅水湖盆砂体预测。本发明在建立岩性发育特征与地震波形之间的模式基础上，对浅水湖盆砂体进行精细的预测，对于浅水湖盆砂体预测具有较好的适用性。