为了研究Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe低成本钛合金的热变形行为，运用Instron 5869压缩实验机进行热压缩实验。构建了以变形温度、应变速率、应变为输入变量和流变应力为输出变量的6种机器学习模型，预测不同条件下该合金的流变应力值并评估检验模型的预测性能。根据预测表现最好的LSTM神经网络模型的预测数据绘制预测加工图，对照实验加工图评估检验其预测能力。结果表明：预测加工图能够较为准确地反映出Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe合金在应变为0.499时的可加工区域，与实验加工图的吻合程度较高，该方法能较好地预测Ti-5Al-1.5Mo-1.8Fe合金的热变形行为。