本发明公开了一种基于深度置信网络的烧结矿化学成分预测方法。该方法根据烧结混合料化学成分,采用基于DBN算法的预测方法来预测烧结矿化学成分;具体包括以下步骤:首先获取烧结厂实际生产的历史数据,剔除异常数据并归一化处理;然后确定影响烧结矿质量的输入输出参数,使用灰色关联分析法来检验输入参数的合理性;再建立基于DBN的烧结矿化学成分预测模型,并使用历史数据数据训练、优化预测模型;最后以此预测模型来预测烧结矿化学成分,并对结果反归一化处理,得到烧结矿化学成分预测值。与现有技术相比,本发明基于DBN的预测模型能更精确实现复杂非线性函数的逼近,提高烧结矿化学成分预测精度,在实际生产中具有应用推广价值。
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