本发明公开了一种基于神经网络的滚筒烘丝工艺参数优化方法及系统，该方法通过建立表达能力较强的、具有残差结构的卷积神经网络，通过残差结构将卷烟叶丝干燥的输入数据分解成低维表示，则该卷积神经网络能够在不对原参数造成损失的情况下更好地处理大规模数据和复杂数据；而评估模型能够根据叶组配方以及叶丝干燥工序中的工艺操作参数，预测烘丝出口端的出料水分与出料温度，能够在加快训练速度的同时节约模型测试成本，同时使得模型更好的掌握数据之间的规律，从而能够有效输出滚筒烘丝工艺参数的优化方案，按照滚筒烘丝工艺参数的优化方案对叶丝进行烘丝处理，能够有效保证叶丝以及所制作卷烟的质量。