本发明提供一种基于机器学习预测船舶T梁焊接机器人作业时间的算法，包括：获取T梁焊接机器人离线编程软件规划得出多类型焊缝的焊缝米数，以及记录其实际作业时间的数据集；按照时间维度把数据集划分为训练集和测试集；对不同焊缝类型的焊缝米数进行归一化处理；使用梯度下降法求解并构建多类型焊缝线性模型；设置超参数和模型变量初始值；训练模型；结果可视化输出评估模型；预测新的船舶分段样本数据在模型上的作业时间；通过分段焊缝样本数据特征，构建多类型焊缝线性模型函数，训练出模型中各焊缝类型影响作业时间的权值，预测新分段在机器人焊接工位的作业时间，可应用于机器人船舶制造车间，提高船舶制造车间作业时间预测的准确性。