本发明提供了一种基于神经网络的电池寿命延长预测方法，所述方法包括如下步骤：1)获取电池寿命循环实验数据；2)选取神经网络，通过实验数据对神经网络进行训练，得到收敛的神经网络模型；3)将数据长度为n的实验数据输入神经网络模型，预测位于实验数据后的数据长度为x的预测数据；4)将实验数据和预测数据作为新的输入，重新训练神经网络模型，得到新的后续的数据长度为x的预测数据；5)判断得到的总的预测数据的长度是否达到目标预测寿命长度，若达到则结束预测过程；若未达到，返回步骤4。本发明通过循环利用数据和循环预测短周数据的方法可以延长传统方法对电池寿命预测的长度，推迟发散的出现长度。