Debido al impacto de la predicción del tiempo en la vida humana global, y para reflejar mejor la tendencia actual de los cambios climáticos, es necesario realizar investigaciones sobre la predicción de precipitaciones y proporcionar información oportuna y completa sobre las precipitaciones para la predicción del clima y las decisiones de alerta temprana para evitar desastres meteorológicos graves. Para el problema de predicción de precipitaciones en la era de los grandes datos climáticos, proponemos un nuevo método basado en el aprendizaje profundo. En este artículo, aplicaremos redes de creencias profundas en la predicción de precipitaciones meteorológicas. Las redes de creencias profundas transforman la representación de características de los datos en el espacio original en un nuevo espacio de características, con características semánticas para mejorar el rendimiento predictivo. Los resultados experimentales muestran, en comparación con otros métodos de predicción, la viabilidad de las redes de creencias profundas en el campo de la predicción del tiempo.