一种基于机器学习的设备参数预测方法、装置、设备及介质

本申请公开了一种基于机器学习的设备参数预测方法、装置、设备及介质，涉及机器学习与智能制造技术领域，包括：实时采集印刷机、贴片机和回流焊分别对应的初始运行数据，并将初始运行数据存储至预设数据库；初始运行数据包括分别核心参数与产量信息；对预设数据库中的各初始运行数据进行预处理操作，得到目标运行数据，并利用若干机器学习模型对各目标运行数据进行处理，得到初始参数预测结果；初始参数预测结果包括直通率预测结果、理论耗时预测结果以及印刷速度预测结果；调用预设强化学习模型并利用深度确定性策略梯度算法以及近端策略优化算法对初始参数预测结果进行处理，得到对应的目标参数预测结果。这样能够提高获取工艺参数的质量。