本发明公开了一种基于局部峰值编码循环网络的气流式烘丝机智能控制方法，包括以下步骤：步骤1、气流式烘丝机监测数据采集；步骤2、数据分析和处理，对监测数据进行标准化、序列化处理；步骤3、构建局部峰值编码循环网络模型作为出口水分预测模型；步骤4、预训练出口水分预测模型；步骤5、模型再训练及出口水分实时预测；步骤6、构建出口水分预测值和标准值的偏差与每个参数的线性回归模型，构建优化函数对每个线性回归模型的参数进行优化求解，获得参数调整方案。本发明将深度学习的思想与工业控制相结合，设计局部峰值编码循环网络对气流式烘丝机的历史监测数据建模，通过预测值和标准值的偏差计算出控制参数和工艺参数的调整方案。