一种烧结机头灰中铊含量的预测方法

本发明公开了一种烧结机头灰中铊含量的预测方法，先通过特定的机理模型抓住了铊迁移的核心规律保证模型的可解释性，再通过机器学习模型补偿机理模型因简化假设带来的偏差，结合两者优势，既解决了纯数据驱动模型可解释性差、依赖大规模样本的问题，又解决了纯机理模型因过程简化导致预测精度不足、滞后性大的问题，能够在有限样本下实现烧结机头灰中铊含量的准确预测。可有效为烧结过程铊流向管控与机头灰后续处置提供精确的数据支撑和指导。