本发明涉及一种基于神经网络的高压零件寿命预测方法及装置，方法步骤如下：获取高压零件的N个相关数据；基于归一化方法对获取的所述高压零件的N个相关数据进行处理；将归一化后处理后的所述高压零件的N个相关数据进行预处理以获取测试数据集、训练数据集以及验证数据集；构建第一BP神经网络模型，输入所述训练数据集至循环神经网络模型进行训练，并利用所述验证数据集对所述第一BP神经网络模型进行训练结果初步验证，以获取第二BP神经网络模型；输入所述测试数据集至所述第二BP神经网络模型进行检验，对所述第二BP神经网络模型进行预测评价。通过本发明可以节约大量的人工成本并避免安全隐患。