要建立论文查重时间预测模型，首先需要收集大量的论文查重数据，包括文本内容、查重结果、查重时间等。其次，利用机器学习算法如神经网络、支持向量机等进行数据建模和训练。在模型训练过程中，需要考虑特征选择、模型评估等步骤，以提高模型的准确性和稳定性。最后，通过实际数据验证和调优，不断优化模型性能，使其能够准确预测论文查重所需的时间。

建立论文查重时间预测模型的关键在于数据的准确性和充分性，模型的算法选择和优化，以及模型的实际应用效果。在数据收集阶段，要确保数据的真实性和完整性，避免数据偏差对模型建立的影响。在算法选择方面，应根据实际情况选取合适的机器学习算法，并结合特征工程和模型调参等技术手段进行优化。在模型应用阶段，要及时监测模型的预测效果，不断优化模型参数，提高模型的预测准确性和稳定性。