本发明涉及一种基于深度学习的围岩地质力学参数智能预测方法，属于岩性预测技术领域。步骤如下：根据不同的钻进条件进行钻进实验；获取实时监测数据，并对实时监测数据和岩体地质力学参数进行数据预处理，以生成训练数据集和测试数据集；使用训练集数据训练深度学习模型，深度学习模型采用自适应学习率的优化算法，进行深度学习模型的训练；使用测试集数据测试深度学习模型精度；使用满足精度要求的深度学习模型进行岩层识别。本发明基于室内实验，建立深度学习预测模型，利用深度学习技术，大大提高预测精度，解决了传统的围岩地质力学参数预测方法存在的精度不高、试验成本高、模拟结果与实际情况差异较大等问题。