[发明专利]一种高镍锍浮选过程建模中的数据样本筛选及重构方法

权利要求书

1.一种高镍锍浮选过程建模中的数据样本筛选及重构方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：根据高镍锍浮选工艺过程实际状况，确定每个单独的浮选柱参数变化影响最终品位的滞后时间长度，选取系统滞后参数p，并按照此参数进行数据重组；

步骤2：以系统滞后参数p作为系统许可的滞后时间最大值，从零开始按照一定时间间隔取多个不同值作为系统滞后时间，分别进行建模，以模型精度来选择最优的系统滞后时间，选取均方根误差来评判模型精度；

步骤3：辨识标记出用于建模的数据中的无效数据，所述无效数据包括数据为空、数据不变、数据突变；

步骤4：按照整个滞后时间内的所有输入参数和当前时间输出参数关联的方式构建一个样本，对无效数据筛除后的不连续数据集合进行有效性抽样，能够满足样本范围内为有效数据的抽取为一个样本，构建相互独立的样本数据集，对抽取出的样本进行矩阵重组，进行RNN建模，将RNN模型本身的输入滞后和输出滞后参数都设置为零。

2.根据权利要求1所述的一种高镍锍浮选过程建模中的数据样本筛选及重构方法，其特征在于：步骤1中所述系统滞后参数p为系统分析过程得出的一个包含时间冗余的参数。

3.根据权利要求1所述的一种高镍锍浮选过程建模中的数据样本筛选及重构方法，其特征在于：步骤3中所述无效数据包括生产启停阶段数据。