基于机器学习的水泥窑炉替代燃料消耗量预测方法及系统

本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种基于机器学习的水泥窑炉替代燃料消耗量预测方法及系统。该方法包括：对水泥窑炉系统中的替代燃料特性参数和窑系统运行参数进行处理，得到水泥窑炉多源数据集；对替代燃料样品进行热分析测试，得到替代燃料燃烧特性参数集；分析窑系统工况与替代燃料特性的动态关联关系，得到工况适应性参数集；提取水泥窑炉替代燃料消耗的燃烧时空特征集；对燃烧时空特征集进行多模型并行处理和预测结果融合，得到第一预测数据；执行自适应误差校正，输出第二预测数据及燃料调整建议。本发明有效捕捉了窑系统工况与替代燃料特性之间的复杂非线性关系和时滞效应，实现了替代燃料消耗量的精确预测和优化控制。