砂堵严重制约了吉木萨尔页岩油压裂施工安全和施工效率,施工压力变化是砂堵最直接的响应信号,准确预测施工压力是超前预警砂堵的关键。基于LSTM、BILSTM和GRU三种机器学习方法,建立了多变量时序施工压力预测模型,利用网格搜索算法和贝叶斯优化算法优化模型的超参数,同时使用5折交叉验证方法防止模型过拟合。使用均方误差、均方根误差和平均绝对误差指标,评估了预测模型性能,并以实际压裂段开展了模型应用。研究结果表明:具有5折交叉验证和丢弃率等于0.3的BILSTM模型,相比于具有相同约束的LSTM和GRU模型,均方误差分别降低了67.6%和89.9%,均方根误差分别降低了43.1%和68.3%,平均绝对误差分别降低了28.6%和67.6%。由此可知,具有5折交叉验证和丢弃率等于0.3的BILSTM模型具有较好的泛化能力和鲁棒性,对于施工压力的预测更加可靠。研究成果可为吉木萨尔页岩油压裂超前预测施工压力提供模型与方法基础。