本發明提供了一種基于神經網絡的超密集異構網絡負載均衡優化方法,將ART2型神經網絡和基于代價的分布式方法相結合的低復雜度超密集異構網絡下行用戶連接方法,聯合調整所有小站的代價偏置值,解決超密集異構網中的負載均衡問題。本發明采用ART2型神經網絡的分類設置初始值,可以大大降低迭代次數和計算復雜度,能提高基站邊緣和中間的用戶的吞吐量率,自動的均衡跨層和同層之間基站的負載,進一步顯著降低負載均衡迭代方法的迭代次數,更加適應快速復雜多變的實際情況。