本发明提供的一种神经网络预测模型的构建方法、预测方法、系统，属于风力发电场运行状态预测领域，包括：获取风电机组SCADA数据和风电机组关键部件载荷数据；对所述风电机组SCADA数据和风电机组关键部件载荷数据进行转换，得到初始样本，并采用近邻成分分析法从初始样本中选取样本；基于选取的样本对神经网络进行训练、测试和验证，得到神经网络预测模型。本发明采用的近邻成分分析法进行样本特征选取与降维预测疲劳等效载荷，减少计算量，同时提高了构建的神经网络预测模型预测结果的准确性与可靠性。