一种基于状态空间的深锥浓密机建模方法及系统

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。