摘要：稳定的炉温是保证高炉顺行、提高生铁质量和实现节能降耗的必要条件。针对高炉炉温与铁水硅质量分数及铁水温度之间存在的相关关系，利用某钢铁厂高炉的在线生产数据，构建一种双输出神经网络炉温预测模型，同时预测铁水硅质量分数和铁水温度，以便更加全面地预测炉温;同时，深入研究炉温时间序列对该模型性能的影响，确定较好的时间序列，建立基于时间序列的炉温预测模型。仿真结果表明，模型预测精度大大提高，可为高炉操作人员决策提供可靠依据。关键词：高炉；铁水温度；硅质量分数；炉温预测；神经网络；时间序列下载全文——基于时间序列的神经网络高炉炉温预测.pdf