一种浓密机入料量预测方法、装置、设备及存储介质

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种浓密机入料量预测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取原始选矿数据，对原始选矿数据进行预处理，得到预处理后的选矿数据，预处理后的选矿数据包括训练集、验证集和测试集；利用GRU网络构建智能感知模型，并通过训练集对智能感知模型进行训练，得到训练后的智能感知模型；采用粒子群算法并通过验证集对训练后的智能感知模型的超参数进行优化，得到优化后的智能感知模型；将测试集输入优化后的智能感知模型，并通过优化后的智能感知模型输出浓密机入料量预测值。本申请解决了浓密机入料矿量的在线预测问题，为浓密机的优化控制提供了基础，大大提高了浓密机的准确性与实用性。