本发明公开了一种水泥熟料游离钙软测量方法，包括：根据水泥工艺选取10个变量作为熟料fCaO软测量的辅助变量，每个变量的时间序列作为模型输入，并对所选的每个变量时间序列进行归一化处理；依据水泥烧成过程中时间序列的特征，建立基于多变量时间序列卷积神经网络的熟料fCaO软测量模型；确定MT‑CNN模型的初始参数，并对网络进行前向训练；利用误差反向微调进行有监督训练，通过对误差的修正，优化MT‑CNN中的权值w和偏置b，利用训练好的MT‑CNN模型对水泥熟料fCaO实时预测。本发明避免计算各变量与熟料fCaO之间时延，降低了时序匹配所需的运算量；本发明提高模型的收敛速度、精度和泛化能力；本发明能很好预测水泥熟料fCaO含量，能够提高水泥熟料质量和降低生产能耗。
