本发明属于选矿技术领域,尤其是涉及一种基于函数型数据分析的球磨机能耗优化的方法,其特征在于包括如下步骤:步骤1:球磨机相关的数据分割;步骤2:数据的平滑及对齐;步骤3:对收集到的数据采用函数型数据的方法进行建模;步骤4:使用最小二乘构造目标函数;步骤5:新的点预测;步骤6:给定球磨处理量的基础上,其他影响因素优化;步骤7:选择整个算法中的超参数,使用4阶B‑样条基,等距节点,节点个数使用极小化交叉核实验证函数,确定基的个数K。本发明在于提供一类全新的、适应性强的统计学习的预测装置,利用传统的统计学线性回归、使用函数型数据分析的方法进行数据处理,对球磨机的能耗诊断,对球磨机能耗异常进行优化。
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