运用神经网络预报烧结终点蒋大军(攀枝花钢铁公司炼铁厂，四川攀枝花617024)摘要：针对现场烧结终点控制复杂与难度大的实际，开发了神经网路预报系统。预报系统采用4层前向神经网络，进行多因素输入建模，输出采用具有极值特性的二次曲线计算的烧结终点与实际最高废气温度，预报烧结终点与最高废气温度，为现场终点控制的最新可行方法。网络结构设计先进合理、精度高、泛化能力强，训练方差为0．00001814，用训练样本集测试输出，烧结终点绝对平均误差为0．04，终点废气温度绝对平均误差为4．57℃。采用训练后网络预报，烧结终点(风箱号)绝对误差最大仅为0．09，终点废气温度绝对误差最大为3．57℃，命中率100％。用预报结果有针对性调节烧结参数可收到明显效果。关键词：烧结终点；终点废气温度；二次曲线；影响因素；神经网络；模型；系统开发；网络训练；预报中图分类号：TFl24．5文献标识码：A文章编号：1006—9356(2008)09—0010—06烧结终点BTP(BurningThroughPoint)是烧结过程的重要状态参数，烧结矿的产量和质量以及能耗指标与烧结终点控制有极大的关系。在原燃料与装备水平一定的条件下，烧结终点可通过料层与机速等参数进行调整，而这种调整是围绕提高产量和质量、降..