一种基于深度学习网络的带式焙烧机球团抗压强度分布预测模型及其系统

本发明公开了一种基于深度学习网络的带式焙烧机球团抗压强度分布预测模型及其系统。该模型首先采集焙烧机连续生产过程中过程变量及其对应的球团抗压强度数据，经过特征选择，获取与球团抗压强度分布特性最相关的过程变量组成特征矩阵，再将该特征矩阵作为输入量，构建基于深度学习网络的球团抗压强度分布预测模型，并输出球团抗压强度分布的预测概率分布。基于该模型所构建的预测系统可实现对球团抗压强度分布的精准建模与预测，显著提升了对强度整体分布的学习能力和预测精度，该模型可实现在分钟级上的精准预测，有效解决了现有技术中预测结果滞后的技术问题，经测试，该系统预测结果的误差仅为0.053，可完全满足工业要求。