简介： 本发明属于选矿磨矿粒度测量技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的磨矿粒度预测系统及方法，基于深度学习的磨矿粒度预测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：一次磨矿分级给矿，加水，旋流压力，泵池液位、矿浆浓度和磨矿粒度的的历史数据进行自动采分析集；步骤2：根据磨矿工艺要求，进行深度学习的感知技术，建立双时间递归神经粒度预测模型。本发明既可以模拟出软件粒度仪用于未来生产预估粒度，也可以利用其作为强化学习环境模块；根据实时生产情况预测磨矿粒度，用于根据实时生产情况给出磨矿控制优化建议，实现生产过程的控制指导及磨矿粒度监控。