أثناء قذف اللحمات على ماكينات النسيج ذات القذف الهوائى، يفقد الطرف المتقدم من خيوط اللحمة جزء من برماتها الأصلية. تتراوح كمية الفقد فى البرمات لهذه الخيوط بين 10% و 15%. تؤثر هذه البرمات المفقودة عكسيا على أداء ماكينات النسيج ذات القذف الهوائى كما أنها تقلل من الخصائص الفيزيقية والميكانيكية للأقمشة المنسوجة. فى هذا البحث ، تم التنبؤ بكمية البرمات المفقودة فى خيوط اللحمه أثناء عملية القذف على ماكينات النسيج ذات القذف الهوائى بطريقتين وهما الشبكات العصبية الاصطناعية وتحليل الإنحدار. تم اشتقاق نموذجى التنبؤ بكلا الطريقتين والمقارنة بينهما. كفاءة مقدرة التنبؤ تم أيضا تقيمها لكلا النموذجين عن طريق معامل التحديد (R2) ، متوسط خطأ التحيز (MBE) والجذر التربيعى لمتوسط الخط (RMSE) . نتائج هذا البحث أوضحت أن قيم معامل التحديد عالية وقيم باقى المعاملات قليلة لنماذج التنبؤ بواسطة الشبكات العصبية الإصطناعية مقارنة بنماذج الانحدار الخطى. نستخلص من ذلك ان نماذج الشبكات العصبية الإصطناعية أعلى كفاءة ومقدرة فى التنبؤ من نماذج الإنحدار الخطى.