为解决智能制造质量预测难题,针对汽车发动机缸体压铸过程数据高维、子过程耦合,难以建立仿真预测模型特点,研究缸体压铸工艺,建立缸体压铸动态过程数学模型。针对压铸生产过程具有时序性特点,以及经典循环神经网络面临梯度爆炸、超参数未知等困难,提出基于LSTM循环神经网络的质量预测方法,以历史数据训练神经网络,对比Holt-Winter和多元线性回归两种时间序列预测模型。结果表明,LSTM预测模型具有更高的准确性,对智能制造产品质量预测有借鉴意义。