基于机器学习的数字孪生动态优化方法及系统

本发明提供基于机器学习的数字孪生动态优化方法及系统，涉及数据处理领域，其中，该方法包括：获取制造环境的实时数据流；获取数字孪生模型的实时性能数据；获取数字孪生模型的实时任务要求；基于制造环境的实时数据流、数字孪生模型的实时性能数据或数字孪生模型的实时任务要求，判断是否调整数字孪生模型的网络结构；当判定调整数字孪生模型的网络结构时，对数字孪生模型的网络结构进行优化，对结构优化后的数字孪生模型进行参数更新，具有实现数字孪生模型结构的自动优化，以提高数字孪生模型的性能的优点。