本发明提供一种基于BP神经网络的透气度流量盘流量预测方法和装置，包括步骤S1，获取历史实验数据，筛选出影响流量盘流量的环境因素参数和测量因素参数，构造训练数据集和测试数据集；环境因素参数包括环境压力、环境温度和环境湿度，测量因素参数包括流量盘压差、流量计压差和流量计流量，或者包括流量盘质量流量和气体温度；步骤S2，基于训练数据集进行BP神经网络的流量预测模型的构建和训练；基于测试数据集进行BP神经网络的流量预测模型的验证；步骤S3，获取目标环境因素参数和目标测量因素参数，输入至训练好的BP神经网络的流量预测模型进行流量预测。本发明可克服实验中难以精准控制环境条件和还原工况条件的缺点，预测精度高，适应性强。