本发明提出一种基于灰狼算法优化的LSTM航空薄壁零件质量预测方法，实现步骤为：(1)获取训练样本集和测试样本集；(2)构建航空薄壁零件质量预测模型；(3)初始化参数；(4)对LSTM航空薄壁零件质量预测模型进行训练；(5)获取训练好的LSTM航空薄壁零件质量预测模型；(6)获取质量预测的初始结果；(7)使用灰狼算法优化预测模型参数。本发明通过训练好的LSTM航空薄壁零件质量预测模型获取每个测试样本对应的初始预测值，并使用灰狼算法并通过每个测试样本的初始预测值对预测模型参数进行优化，实现了LSTM航空薄壁零件质量预测模型参数的自动寻优，提高了航空薄壁零件质量的预测精度。