本发明涉及聚丙烯生产技术领域，具体而言，涉及一种聚丙烯产量与性质的预测方法、装置和设备及介质，所述方法包括：构建全流程模拟模型，并将多个第一输入变量数据带入所述全流程模拟模型中，计算得到多个训练数据；构建神经网络模型，并通过多个所述训练数据优化所述神经网络模型，得到优化后的神经网络模型；获取当前待考察的输入变量，并将其带入所述第一神经网络模型，计算得到对应的聚丙烯产量及性质的结果数据，本发明通过先构建全流程模拟模型，并通过其计算得到多个训练数据，在将该数据用于优化神经网络模型，进而得到第一神经网络模型，然后输入当前待考察的生产数据即当前待考察的输入变量，进而快速得到聚丙烯产量及性质的结果数据。