高炉炼铁过程中铁水含硅量动态预测研究与分析

摘要

本文针对高炉冶炼优质铁水的过程,以由铁水含硅量[Si]、含硫量[S]、喷煤量PML和鼓风量组成的数据库作为数学建模分析和数据挖掘的基础,建立基于误差反向传播神经网络[Si]的动态预测数学模型,以SML和ML作为输入参数,对于Si含量进行预测,通过在一定时间间隔内更新固定步数的训练样本,体现时间的累积效果,来提高预测的准确性。