本发明涉及一种基于改进粒子群算法的多回路沟槽电缆稳态温升预测方法，包括：S1，构建四回路沟槽电缆的二维物理模型，得到所需的样本数据集；S2，将数据集划分为训练集和测试集；S3，将环境温度和四个回路的负载电流作为输入变量，四个回路缆芯最高温度作为输出变量，构建BP神经网络拓扑结构；S4，构建优化后的IPSO算法模型；S5，在训练集上使用IPSO算法模型确定BP神经网络的权值和阈值，获得最优参数下的BP神经网络；S6，利用S5得到的最优BP神经网络，在测试集上对四个回路缆芯的最高温度进行预测。与现有技术相比，本发明具有计算时间短、计算资源占用小等优点。