本发明涉及球磨机负荷预测领域，尤其是涉及一种基于参考信息的球磨机矿浆浓度预测方法。包括：在湿式球磨机筒体表面设置多个振动传感器，采集不同工况下的球磨机振动信号；对所获得的振动信号进行时频转换，得到多个源域数据和目标域数据；将从得到的多个源域数据和目标域数据输入公共特征提取模块中，提取富含动态信息的公共特征；将得到的多个源域数据和目标域数据输入特殊特征提取模块中，提取各个源域的特殊特征；将获得的特征输入回归模块中，得到源域的矿浆浓度预测值；构建损失函数，通过最小化损失函数训练网络；将目标域数据输入训练好的网络。本发明可以更好地融合多工况的参考信息，解决模型失配问题的同时提高矿浆浓度的预测精度。