基于时间序列的神经网络高炉炉温预测

来源期刊：冶金自动化2015年第5期

论文作者：崔桂梅 蒋召国 詹万鹏 顾婧弘

文章页码：15 - 21

关键词：高炉;铁水温度;硅质量分数;炉温预测;神经网络;时间序列;

摘    要：稳定的炉温是保证高炉顺行、提高生铁质量和实现节能降耗的必要条件。针对高炉炉温与铁水硅质量分数及铁水温度之间存在的相关关系,利用某钢铁厂高炉的在线生产数据,构建一种双输出神经网络炉温预测模型,同时预测铁水硅质量分数和铁水温度,以便更加全面地预测炉温;同时,深入研究炉温时间序列对该模型性能的影响,确定较好的时间序列,建立基于时间序列的炉温预测模型。仿真结果表明,模型预测精度大大提高,可为高炉操作人员决策提供可靠依据。