1.尾矿干排脱水机的参数智能调整系统，其特征在于，包括以下部分：
数据获取模块、数据处理模块、融合模块、分层模块、递归模块、预测模块、参数调整模块、控制模块、反馈模块；
所述数据获取模块，用于实时收集脱水机及周围的传感器数据，包括流量、湿度、温度；
数据获取模块通过数据传输的方式与数据处理模块相连；
所述数据处理模块，用于处理实时传感器数据，并将收集到的传感器数据编码为三维数据结构，编码的具体公式为：
，
其中， 表示编码后的三维数据， 表示三维坐标点， 表示第i
个数据点的三维坐标点， 是角度函数， 是三维空间中各坐标轴的角度参数；数据处理模块通过数据传输的方式与融合模块相连；
所述融合模块，用于将编码后的三维数据进行非线性融合，非线性融合的公式如下：
，
其中， 表示非线性融合后的数据， 表示第i个编码后的数据点， 是数据点的总数；融合模块通过数据传输的方式与分层模块相连；
所述分层模块，用于根据非线性融合后的数据的重要性和影响程度进行分类处理，具体公式如下：
，
其中， 用于表征第i层的数据， 是第i层的第j个数据点， 是第i层的第j个数据点的权重；分层模块通过数据传输的方式与递归模块相连；
所述递归模块，用于分析不同数据层间的关系，具体公式如下：
，
其中， 是第i层的递归处理结果， 是第i层数据的调整系数， 是调节第i层与第j层数据关系的系数； 是第j层的递归处理结果；递归模块通过数据传输的方式与预测模块、参数调整模块相连；
所述预测模块，用于通过构建预测模型来预测参数变化，公式如下：
，
其中， 是预测的未来参数值， 表示预测模型的截距项， 是历史数据点， 、和 是模型的系数；预测模块通过数据传输的方式与参数调整模块相连；
所述参数调整模块，用于综合递归模块的数据分析和预测模块的预测结果，生成最终确定的操作参数，生成最终的操作参数；参数调整模块通过数据传输的方式与控制模块相连；
所述控制模块，用于输入最终确定的操作参数，并根据实时数据反馈调整操作参数；控制模块通过数据传输的方式与反馈模块相连；
所述反馈模块，用于将操作结果反馈到预测模型，进行动态优化和自我校正，公式如下：
，
其中， 和 分别是新旧反馈值，是学习率； 是上一次的操作参数；
是最终确定的操作参数；反馈模块通过数据传输的方式与预测模块相连。
2.尾矿干排脱水机的参数智能调整方法，应用于权利要求1所述的尾矿干排脱水机的参数智能调整系统，其特征在于，包括以下步骤：
S100：将传感器数据编码为三维数据结构，将编码后的三维数据进行非线性融合和分层处理，并分析不同数据层之间的关系；
S200：构建预测模型，生成最终的操作参数，将操作结果反馈到预测模型，并根据实时数据反馈调整操作参数。
3.根据权利要求2所述的尾矿干排脱水机的参数智能调整方法，其特征在于，所述S100，具体包括：
将经过编码后的三维数据通过非线性融合处理，综合不同传感器的数据，发掘数据之间联系。
4.根据权利要求3所述的尾矿干排脱水机的参数智能调整方法，其特征在于，所述S100，还包括：
根据非线性融合后的数据的重要性和影响程度进行分类处理，区分数据中的特征；使用加权对数函数进行分层处理。
5.根据权利要求4所述的尾矿干排脱水机的参数智能调整方法，其特征在于，所述S100，还包括：
分析不同数据层之间的关系，通过递归处理将每层的数据与前面层的累加结果结合。
6.根据权利要求2所述的尾矿干排脱水机的参数智能调整方法，其特征在于，所述S200，具体包括：
采用结合线性和指数衰减项的公式来构建预测模型。
7.根据权利要求5或6所述的尾矿干排脱水机的参数智能调整方法，其特征在于，所述S200，还包括：
综合递归处理结果和预测结果，生成最终的操作参数；通过归一化方法生成用于实际操作的参数。
8.根据权利要求2所述的尾矿干排脱水机的参数智能调整方法，其特征在于，所述S200，还包括：
将操作结果反馈到预测模型，进行动态优化和自我校正；并使用双曲正切函数来调整反馈机制。