【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据预测的领域，具体而言，涉及一种预测精煤灰分的方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
1、煤炭资源是人类社会的重要能源来源，因其丰富性和价格优势得到了广泛的应用，尤其是在工业、交通和电力等领域的发展中。煤炭的开采和加工过程中，浮选作为选煤厂的核心环节，直接关系到煤炭质量和产品品质。而在浮选生产中，浮选精煤的灰分是评价煤炭品质的重要指标之一，因此，对于浮选精煤灰分的准确预测和实时监测，是提高煤炭行业生产效率和质量的重要手段。
2、然而，传统的人工试验方法存在效率低、结果滞后等问题，而缺乏可靠的自动化和智能化控制系统更是导致浮选产品质量不能在线监测，关键操作变量调整不及时，从而引发浮选产品质量指标波动较大的问题。
3、因此，如何实现浮选精煤灰分的准确监测和预测，是一个需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种预测精煤灰分的方法，通过本申请的实施例的技术方案可以达到实现浮选精煤灰分的准确监测和预测的效果。
2、第一方面，...
【技术保护点】
1.一种预测精煤灰分的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述精煤灰分数据输入预设的精煤灰分区间预测模型，得到所述目标选煤厂预设时间段内精煤灰分预测结果之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述通过所述长短期记忆网络和所述基础神经网络模型，构建所述长短记忆基础预测模型之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述长短期记忆网络包括tanh层、遗忘门、输入门和输出门，所述基础神经网络模型包括编码器和解码器。
5.根据权利...
【技术特征摘要】
1.一种预测精煤灰分的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述精煤灰分数据输入预设的精煤灰分区间预测模型，得到所述目标选煤厂预设时间段内精煤灰分预测结果之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述通过所述长短期记忆网络和所述基础神经网络模型，构建所述长短记忆基础预测模型之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述长短期记忆网络包括tanh层、遗忘门、输入门和输出门，所述基础神经网络模型包括编码器和解码器...
【专利技术属性】
技术研发人员：张旭可，王亮，魏二强，刘克颜，武文，黄长远，张鹏升，马鑫，闫凯乐，
申请(专利权)人：平顶山中选自控系统有限公司，
类型：发明
国别省市：
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