专利摘要显示，本发明公开了一种基于BP网络模型预测高炉炉缸活性的方法，包括：步骤一，量化炉缸活性作为输出参数，确定输入参数，采集高炉稳定运行数据库的历史数据构建数据集;步骤二，对输入参数进行预处理;步骤三，采用皮尔逊相关性分析各参数在不同时间段与高炉风量之间的相关性，选取与高炉标态鼓风量相关性最大时对应的滞后时间作为当前参数参与运算的滞后时间;步骤四，使用min‑max法对高炉炉缸活性数据进行归一化处理;步骤五，建立BP网络初始模型，训练得到炉缸活性预测模型;步骤六，采集高炉运行数据，将采集到的输入参数输入炉缸活性预测模型，获取炉缸活性预测模型的输出作为炉缸活性的预测值。通过该方法能够取得较好的炉缸活性预测效果。