为提高热误差模型的预测能力,提出一种基于深度学习方法的数控机床热误差建模方法.利用模糊聚类法和灰色关联度分析法选取温度变量的热敏感点,采用深度自编码器(Stacked automatic encoder,SAE)网络从选出的输入样本中提取特征,构建特征集,然后使用遗传优化算法(Genetic optimization algorithm,GA)对BP神经网络参数进行寻优,从而提出一种基于SAE-GA-BP的数控机床热误差建模方法.以某大型龙门五面加工中心为实验对象,研究并选择了加工中心加工过程中的主要误差源——主轴热误差进行补偿,对主轴热误差深度学习模型和多元回归模型进行了分析对比.结果 表明,在预测精度方面所提出的建模方法优于传统多元回归模型,从而验证了该建模方法的可行性和有效性.