一种磨矿粒度随机软测量模型的构建方法

本发明公开了一种磨矿粒度随机软测量模型的构建方法，步骤如下：步骤1：根据磨矿过程特征，获取辅助变量，将辅助变量作为软测量模型的输入量，将磨矿粒度作为软测量模型的输出量；步骤2：将混合森林结构作为软测量模型的映射层；步骤3：将核主成分分析方法以及互信息准则作为软测量模型的特征提取层；步骤4：在软测量模型的增强层中通过Greville迭代法进行全局约束的增量学习；步骤5：重复步骤4增量学习过程，直至软测量模型的精度满足设定的误差容忍度或节点数达到设定的最大值时停止增量学习过程，完成软测量模型构建。本发明最终构建的软测量模型具备良好的预测性能与泛化能力，能够有效实现磨矿粒度的准确预测。