在本文中,我们提出一种新的预测算法基于一种改进Elman神经网络(NN)整体质量预测,从而实现设计产品的质量控制在产品设计阶段。首先,Elman神经网络参数优化使用蚱蜢优化(GRO)方法,然后加权平均方法提高结合个人得到的输出,权重是由错误的培训。模拟进行了比较该方法与其他神经网络方法和评价其性能。质量预测的结果表明,该算法获得了比其他神经网络方法更好的精度。在本文中,我们提出一个新颖的Elman神经网络集成在产品设计质量的预测模型。Elman神经网络结合GRO屈服Elman网络集成优化模型的泛化能力和预测精度高。