一种精煤产率预测学习树方法

本发明公开了一种精煤产率预测学习树方法，涉及精煤产率预测技术领域。包括：通过从数据库提取历史洗选样本数据，构建包含煤质、水分、灰分、入洗量及洗选工作参数等多维特征的数据集；采用多种算法分别训练煤质聚类器、水分聚类器、灰分聚类器、入洗量聚类器和洗选工作参数聚类器，逐层提取特征并优化类别划分；基于聚类器的输出结果训练精煤产率预测器。最终，通过加载训练好的聚类器与预测器，结合实时数据动态预测精煤产率。本发明综合考虑多维特征及其关联关系，通过模块化训练与分阶段优化，显著提升了精煤产率预测的精度与实时性，为煤炭洗选工艺优化提供重要的智能化技术支持。