本发明涉及基于卷积神经网络的电网生产技改投资分析方法及系统，属于电力行业分析技术领域。通过网生产技改历史数据进行影响因素的因子分析，采用基于灰度关联度方法从影响因素中筛选出与技改投资效益关联度最高的数据类型作为分析模型的输入；对选取的电网生产技改投资的历史指标数据进行清洗、标准化、归一化的数据处理；将历史数据划分为测试、训练及验证三类数据集合；然后采用Bootstrap技术有放回的对测试集进行抽样构建多个测试子集，同时构建卷积神经网络初始模型，对初始模型选取核函数优化模型计算效率；采用加权融合策略，根据多个卷积神经网络模型的预测结果和性能表现，确定各模型的加权值，得到最终的融合模型，根据融合模型预测最终结果。