点击下载——BOF→LF→CC流程钢水温度预报.doc 摘要：针对炼钢连铸流程的工艺特点和生产数据，建立了基于BP神经网络的“BOF→LF→CC”流程钢水温度预报模型。通过相关性分析筛选模型变量，利用五数概括法筛选数据，采用LM优化算法改进BP神经网络，利用生产数据对模型进行了训练和测试。并用Java语言开发了钢水温度预报模型的程序，在某钢厂进行了应用。结果表明，各区段钢水温度预报模型的预报命中率基本可以满足生产的要求。 关键词：钢水温度；BP神经网络；预报 温度是炼钢连铸区段一个非常重要的参数，目前，很多学者的研究重点是应用智能技术对转炉终点温度[1]、电炉终点温度[2]、LF精炼终点温度[3]、RH终点温度[4]及VD终点温度[5]等进行预测，都取得了较好的效果。也有少数学者从炼钢连铸整个流程的角度，建立钢水温度预测的智能模型，比如陈伟庆等人[6]利用神经网络预测转炉出钢-连铸过程钢液温度等。通过分析某炼钢厂的温度控制现状，确定了“BOF→LF→CC”整个流程钢水温度预报的重要意义。针对炼钢连铸流程的工艺特点和现场生产数据，建立了基于BP神经网络的钢水温度预报模型，实现对整个流程钢水温度的精确..