转炉终点锰预报模型的开发

探讨转炉炼钢终点锰预报模型的建模技术。模型分为两种：代数学模型和人工神经网络模型。代数学模型采用多元线性回归方法建模，该模型简单、可视，但仿真结果并不理想。人工神经网络模型在选取适当输入参数的基础上，通过对转炉生产的历史数据进行训练，求得合理优化的网络权重，可对转粮终点锰含量进行离线预报，该模型的仿结果很好，当预报误差精度│△Mn│≤0．025％时，预报命中率超过95％，为今后转炉的在线锰预报和快速出钢模型的研制提供依据和技术支持。