一种基于改进型动态小波神经网络的航天Ni-Cd蓄电池寿命预测方法，实现为：收集所有航天Ni-Cd蓄电池寿命预测相关数据；寿命预测相关数据预处理；数据相关性分析；数据映射并得到Ni-Cd蓄电池放电终压的当量数据值；DWNN网络的改进；一次M-DWNN（1M-DWNN）网络的建立、训练及预测；基于二次M-DWNN（2M-DWNN）网络的自适应迭代预测模型建立、训练及预测；动态时间窗调整；本发明在寿命预测的过程中动态的调整整个DWNN网络，确保在整个寿命预测过程，预测精度随着时间的延长及数据量的增加不断提高。