一种基于深度森林的铁矿磨矿粒度软测量模型的方法

本发明涉及铁矿磨选工艺技术领域，尤其涉及一种基于深度森林的铁矿磨矿粒度软测量模型的方法，包括采集铁矿磨矿生产数据与数据预处理，深度森林的铁矿磨矿粒度软测量模型输入特征提取，为深度森林模型设定初始参数，包括每个森林中决策树的数量n、滑动窗大小di、步长stepi及滑动次数上限limiti，多粒度窗口滑动与模型生成，产生铁矿磨矿粒度预测结果；本发明基于随机森林的深度学习方法在处理复杂的磨矿过程数据时具有更高的预测精度和较强的泛化能力，能够实时监测磨矿过程的粒度变化，帮助操作人员进行更加精确的控制，从而提高生产效率和资源利用率，降低能耗和成本。