本发明提供了一种高炉炉温闭环控制系统的设计方法及应用，采集符合高炉生产高煤比、低焦比、低燃料比指标的数据，进行预处理；基于时间序列神经网络模型进行炉温预测，并建立炉温趋势分类模型，并对其训练和测试；再根据炉温趋势，结合三种炉温工况分类数据，分别建立基于炉温向热、基于炉温平稳和基于炉温向凉的喷煤量预测模型；最后对炉温趋势分类模型和喷煤量预测模型建立反馈关系，得到高炉炉温闭环控制系统。本发明先预测炉温趋势，后基于该趋势进行喷煤量预测，提高了命中率和准确率，且模型收敛性好，总体预测趋势与实际趋势一致；其在应用时自动化、智能化程度高，保证高炉顺行的同时提升了高炉的经济效益，对实际高炉生产的指导价值高。