La calidad del mineral sinterizado afecta directamente la estabilidad de la producción en el alto horno. En términos de propiedades físicas y químicas, los principales indicadores de la calidad del sinter son el contenido de TFe, la alcalinidad y el índice de tambor. Al analizar los masivos datos históricos sobre la producción de sinter de una empresa siderúrgica, este estudio propone un sistema de predicción de la calidad del sinter basado en el análisis de causalidad de Granger y un algoritmo de integración por apilamiento. Primero, se llevó a cabo un preprocesamiento de los datos en bruto utilizando una combinación de ingeniería de características y el proceso de sinterización, basado en datos históricos reales de producción de sinter en empresas siderúrgicas (incluyendo presión de gas de carbón, temperatura de ignición, presión de aire de combustión, etc.). En segundo lugar, se utilizaron análisis de correlación de Pearson, análisis de correlación de Spearman y análisis de causalidad de Granger para seleccionar los parámetros característicos con una fuerte influencia en la variable objetivo de la calidad del sinter (índice de tambor, TFe, alcalinidad). En tercer lugar, se desarrolló un modelo de predicción para los parámetros de calidad del sinter utilizando un par de algoritmos de integración por apilamiento para el entrenamiento. Finalmente, se utilizó una herramienta de desarrollo de programas para realizar el establecimiento y la operación en línea de un sistema de predicción de la calidad del mineral sinterizado. Los resultados de las pruebas mostraron que la bondad de ajuste predicha del modelo para el contenido de TFe, la alcalinidad (R) y el índice de tambor fueron 0.942, 0.958 y 0.987, respectivamente, y el tiempo de cálculo del modelo cumplió con los requisitos de producción real. Al establecer un modelo adecuado y ejecutar el programa en línea, se logró la predicción en tiempo real de los principales indicadores de calidad del sinter para guiar la producción de manera oportuna.