本发明属于选矿磨矿粒度测量技术领域,尤其是涉及一种基于深度学习的磨矿粒度预测系统及方法,基于深度学习的磨矿粒度预测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1:一次磨矿分级给矿,加水,旋流压力,泵池液位、矿浆浓度和磨矿粒度的的历史数据进行自动采分析集;步骤2:根据磨矿工艺要求,进行深度学习的感知技术,建立双时间递归神经粒度预测模型。本发明既可以模拟出软件粒度仪用于未来生产预估粒度,也可以利用其作为强化学习环境模块;根据实时生产情况预测磨矿粒度,用于根据实时生产情况给出磨矿控制优化建议,实现生产过程的控制指导及磨矿粒度监控。
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