本发明提供一种基于神经网络调性预测模型的钓竿工艺参数设计方法，包括：构建训练优化BP神经网络钓竿调性预测模型；输入钓竿调性曲线和荷载值，设定工艺参数选取、参数数值范围、参数数值改变量和容许误差；结合NSGA‑Ⅱ算法构建BP－NSGA‑Ⅱ算法，将设计参数变量作为BP－NSGA‑Ⅱ算法的参数优化输入，根据容许误差计算获得设计参数变量的最优值。本发明利用神经网络调性预测模型和智能算法，输入钓竿调性曲线和荷载值，设定参数选取、数值范围、数值改变量和容许误差等即可输出目标调性的多组工艺参数取值，且可按经济性、重量等指标提供选择建议，改变传统依赖经验设计方法，缩短了钓竿工艺参数设计时间，提高钓竿设计效率。