本发明提供一种微波滤波器的神经网络优化方法、系统、设备及介质，属于智能光纤技术领域，所述方法步骤如下：定义微波滤波器的几何变量，设计微波滤波器，并输入到仿真工具HFSS中，得到样本数据，再将样本数据划分为训练样本和测试样本；构建神经网络模型，并初始化训练和优化参数；使用训练和测试样本对神经网络模型进行训练和测试，得到优化的微波滤波器几何变量值和模型滤波性能值，将优化的微波滤波器几何变量值输入仿真工具HFSS中计算滤波性能仿真值，再根据滤波偏差判断是否满足优化终止条件，并在满足时输出最优的微滤滤波器几何变量值。本发明通过神经网络模型提升了微波滤波器模型的优化和设计效率，模型精度高。