原棉是棉纺企业生产的最主要的原料，它会对生产的稳定与否，产品的质量好坏，生产效率及成本等产生直接影响。通常，原棉成本是棉纺织产品生产成本的80％左右,原棉成本直接影响企业经济效益。近几年来，原棉价格猛增、市场竞争激烈和原棉供应紧张的状况，是企业面临的最大问题。所以，合理的使用原棉，根据车间实际情况及纱线质量要求构建一个可以获得精确配棉方案的配棉模型是非常重要的。　　 本文首先研究了原棉性能与纱线质量之间的关系。介绍了传统配棉方法的工作流程，以及基于传统分类排队配棉方法，并构建了一种利用计算机配棉的模型。然后分析了标准BP神经网络算法在构建纱线质量预测模型时存在的不足，探讨了一种改进的BP神经网络算法的纱线质量预测模型，实验证明该模型增加了网络的收敛速度并提高了系统稳定性。　　 按照软件工程的方法，结合纺纱实际，进行了配棉系统的需求分析，对系统进行了总体设计、流程设计、数据库设计、功能设计。最后使用Visual Basic 6.0和Access 2003等开发工具，在前面建立的模型和算法的基础上，进行界面、软件代码等设计。系统采用模块化设计思路，具有界面友好、操作方便的特点，用户使用方便。　　 本系统主要有原棉库存管理、配棉方案管理、成纱质量预测等功能，不仅能够进行计算机配棉，还能实现对纺纱质量的预测。该系统的建立在一定程度上提高了棉纺企业原棉仓储管理水平，加快了配棉工作效率，节省不必要的资源浪费。系统完成后，在山东岱银集团进行了实际运行测试，配棉效率比人工提高10倍，成纱质量预测准确率达到90％，最低平均响应时间10.0秒，效果比较满意，符合预期要求，有利于企业降低成本、提高经济效益。