点此下载——260t转炉终点磷含量预报模型的开发实践 摘要：针对邯钢集团邯宝钢铁有限公司西区炼钢厂转炉的冶炼工艺特点和生产数据，建立了基于PCA-GA-BP神经网络的转炉终点磷含量预测模型。通过主成分分析(PCA)将终点磷含量的影响因素降维，并采用遗传算法(GA)对BP神经网络的初始权重进行优化。用Java语言开发了转炉终点磷含量预测模型的软件，在炼钢厂进行了现场使用。结果表明：转炉终点钢水ω(P)控制精度在±0．007％时，命中率达到96．67％；控制精度在±0．005％时，命中率达到93．33％；控制精度在±0．004％时命中率达到86．67％。 关键词：转炉；主成分分析；BP神经网络；遗传算法；终点磷含量 邯钢集团邯宝钢铁有限公司(以下简称“邯钢”)西区炼钢厂有3座260t顶底复吹转炉，设计生产能力为520万t／a，一期于2008年10月份开始投入运行。转炉冶炼采用副枪动态控制，吹炼模式为全自动“一键式”炼钢，转炉终点出钢采用“不等样”直接出钢。随着邯钢战略目标的更新和品种质量不断提升，为了稳定控制钢水质量，实现快速出钢，缩短转炉冶炼周期，减少直接出钢的负面影响，转炉终点磷的准确预报显得尤为重..