绝缘栅双极晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistor，IGBT）应用越来越广泛，同时IGBT的结温对IGBT的安全运行也起着至关重要的作用。本文鉴于人工神经网络强大的非线性映射能力，提出了基于BP神经网络模型快速获取IGBT结温的方法。基于对测试平台获取的实验数据，建立基于误差反向传播（BP）算法的结温神经网络预测模型，实现了对IGBT结温快速提取的目的，结果的性能分析表明，经思维进化算法优化后的BP神经网络模型的平均绝对百分比误差最小，对IGBT模块的结温实现了更高精度的预测，可以实现纳秒级别预测。