本发明涉及岩土工程技术领域，涉及一种基于时间序列模型的多参数岩爆风险预测方法,其包括以下步骤：一：对每一次岩爆灾害形成全过程的微震数据进行等时化处理，使每一个小时对应一个事件数、能量释放和视体积的值；二：对事件数、能量释放和视体积进行归一化；三：将累计事件数、累计能量释放和累计视体积的值缩放至0～1之间；四：建立累计视体积与能量指数变化趋势的数据样本库；五：基于卷积神经网络建立多元平行时间序列预测模型；六：模型训练；七：输入累计视体积和能量指数的多个平行时间序列，输出为这2个微震参数变量对应的未来时间段内的数据演化，从而预测岩爆风险。本发明能较佳地预测岩爆风险。