本发明公开了一种基于改进沙猫算法优化的GIS设备温升预测方法及系统，该方法通过收集GIS设备的历史多维运行状态参量和实测的GIS设备的温升数据来构造初始样本数据集，对构造完成的初始样本数据集进行归一化处理；将BP神经网络的原始阈值和原始权重作为改进沙猫算法的初始种群位置进行寻优，获取BP神经网络的最优阈值和最优权重；训练BP神经网络得到GIS设备温升预测模型，根据实时采集的多维运行状态参量用GIS设备温升预测模型进行GIS设备的温升预测。本发明采用改进沙猫算法优化的BP神经网络进行GIS设备的温升预测，能够实时准确的输出GIS设备内部的温升情况。