公开(公告)号：CN116432829A

公开(公告)日：2023-07-14

申请号：CN202310270069.5

申请日：2023-03-20

Applicant: 中南大学

Inventor： 王晓丽 ,  周佳怡 ,  曹思宇 ,  阳春华

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/02 ,  G06F18/214 ,  G06F17/11 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于流程时空结构的选矿过程关键指标预测方法和系统，方法包括：获取选矿过程中与关键指标相关的过程变量数据，得到原始数据集；对原始数据集预处理；构建过程变量时滞矩阵和关键指标向量，计算各过程变量的时滞相关性系数，根据该系数确定各过程变量的时滞并筛选过程变量；将选矿过程各子流程解耦，建立选矿过程时空结构模型，并嵌入深度学习网络结构，建立时空深度LSTM选矿过程关键指标预测模型；根据筛选后的过程变量及时滞，对筛选过程变量后的数据集进行时序匹配，采用时间滑窗构建训练数据集，并通过训练得到最优预测模型，用于选矿过程关键指标在线预测。本发明可以实现选矿过程中的长流程关键指标的实时、准确预测。