本發(fā)明公開一種小樣本貧信息下的燒結(jié)礦化學(xué)成分預(yù)測(cè)與智能控制系統(tǒng),包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)歸一化模塊、灰熵模塊、支持向量機(jī)模塊、組合模塊、推斷模塊、燒結(jié)礦化學(xué)成分預(yù)測(cè)模塊和智能控制模塊。本發(fā)明針對(duì)燒結(jié)過程的大滯后性、非線性以及參數(shù)信息的不完整性,結(jié)合一種灰熵-支持向量機(jī)的運(yùn)算方法,建立了燒結(jié)礦各化學(xué)成分預(yù)測(cè)模型,在燒結(jié)工況穩(wěn)定時(shí)能有效預(yù)測(cè)燒結(jié)礦化學(xué)成分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果和多種模型比較表明,本發(fā)明小樣本貧信息下的燒結(jié)礦化學(xué)成分預(yù)測(cè)與智能控制系統(tǒng)能在小樣本貧信息的條件下對(duì)燒結(jié)礦化學(xué)成分做出比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè),此種模型具有預(yù)測(cè)精度高、所需樣本少、計(jì)算簡(jiǎn)便等優(yōu)點(diǎn),取得了令人滿意的結(jié)果。