本發(fā)明公開了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的燒結(jié)礦化學(xué)成分預(yù)測方法。該方法根據(jù)燒結(jié)混合料化學(xué)成分，采用基于DBN算法的預(yù)測方法來預(yù)測燒結(jié)礦化學(xué)成分；具體包括以下步驟：首先獲取燒結(jié)廠實際生產(chǎn)的歷史數(shù)據(jù)，剔除異常數(shù)據(jù)并歸一化處理；然后確定影響燒結(jié)礦質(zhì)量的輸入輸出參數(shù)，使用灰色關(guān)聯(lián)分析法來檢驗輸入?yún)?shù)的合理性；再建立基于DBN的燒結(jié)礦化學(xué)成分預(yù)測模型，并使用歷史數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練、優(yōu)化預(yù)測模型；最后以此預(yù)測模型來預(yù)測燒結(jié)礦化學(xué)成分，并對結(jié)果反歸一化處理，得到燒結(jié)礦化學(xué)成分預(yù)測值。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明基于DBN的預(yù)測模型能更精確實現(xiàn)復(fù)雜非線性函數(shù)的逼近，提高燒結(jié)礦化學(xué)成分預(yù)測精度，在實際生產(chǎn)中具有應(yīng)用推廣價值。