高炉炼铁含硅量的动态预测

摘要

针对高炉炼铁过程中含硅量预测滞后性和复杂性等问题,建立以改进型Elman神经网络为基础的铁水含硅量动态预测数学模型,利用MATLAB工具箱对动态预测模型进行仿真和预测.首先利用蒙特卡洛法随机选取一组数据作为仿真数据样本,对改进后的Elman神经网络进行离线训练.然后用训练后的Elman神经网络进行铁水含硅量预测,再用残差分析法分析预测值与数据样本之间的显著性差异,用统计检验法讨论模型的可行性.结果表明,铁水含硅量数值预测误差较小,铁水含硅量的实际值和预测值无显著性差异,含硅量的测结果是可信的.