一种多模型融合的烧结终点温度预测的方法

本发明涉及铁矿石烧结生产过程预测与控制领域，尤其涉及一种多模型融合的烧结终点温度预测的方法。首先，利用当前获得的已完成清洗的数据进行斯皮尔曼等级相关性分析相关性强弱特征进行提取。然后，利用模糊C均值聚类算法对时序数据进行聚类，将数据划分为不同类别。针对每个聚类类别，分别构建长短时记忆网络进行训练，形成多个基于不同数据特征的预测模型。最后，利用各风箱的时序数据，通过模糊隶属度加权的方式，将多个LSTM的预测结果进行融合，从而得到最终的烧结终点温度预测值。该方法通过多模型的有机融合，实现了高准确率、高鲁棒性的结果预测，有助于管理者和工作人员精准把握生产状况，维持烧结结果稳定，提升企业生产效率与经济效益。