基于氧化锌生产的附属产物含量预测方法

本发明公开了基于氧化锌生产的附属产物含量预测方法及系统，涉及智能监测技术领域，包括，通过传感器实时采集工艺参数，构建数字孪生平台并行运行机理仿真，得到仿真特征；构建主随机森林模型，根据工艺参数的模糊规则计算样本的重采样隶属度；在决策树的每个节点分裂时，实时根据当前节点的数字孪生输出重新计算工况标签；基于数字孪生分析仿真特征，在节点切分时优先选取对附属产物影响显著的特征，构建轻量级残差随机森林进行二次修正，输出最终附属产物含量预测值。本发明所述方法实现了对附属产物高精度、低延迟预测。显著提升对多工况、非线性及突变状态下的预测稳定性与敏感度。在关键工况和风险边界区段具备更优的辨识能力。