本发明提供一种基于卷积神经网络的水泥烧成过程多能耗指标预测方法，其包括以下步骤：S1：选取与水泥烧成过程能耗相关的12个输入变量，然后对选取后的变量数据进行归一化处理，构建12个变量时间序列输入层；S2：对输入的变量数据进行卷积池化及全连接运算；S3：采用反向传播技术更新权值参数以提高预测精度；S4：利用步骤S3中训练好的CNN模型进行水泥烧成系统的单位电耗及吨煤耗实时预测。本发明建立的CNN模型，能够对水泥烧成系统的单位电耗和吨煤耗进行联合预测，可以及时的为水泥烧成过程提供规划调度依据，同时避免了仅仅预测单一能耗不全面的问题，预测结果更能反应综合能耗实际情况。
