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公开(公告)号:CN119670535A
公开(公告)日:2025-03-21
申请号:CN202411656449.3
申请日:2024-11-19
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06F123/02 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于状态空间的深锥浓密机建模方法及系统,涉及人工智能技术领域,方法包括:获取深锥浓密机的历史运行数据;对历史运行数据进行预处理;在状态空间模型框架下,构建基于神经网络的深锥浓密机预测模型,其中,深锥浓密机预测模型包括分片操作模块、Mamba模块和预测单元模块;将预处理后的历史运行数据作为训练集输入至深锥浓密机预测模型,以对深锥浓密机预测模型进行训练,直至深锥浓密机预测模型的损失函数值小于预设损失函数值;输出训练后的深锥浓密机预测模型,完成深锥浓密机的建模。本发明可以确保该模型在不同工况下的泛化能力,准确预测深锥浓密机的底流浓度变化,提高膏体充填流程的效率和稳定性。