文档名：基于高炉数据与风口图像的炉温预测
针对高炉炼铁过程中炉温难以实时检测,且受原料成分、生产操作条件波动的影响,难以采用已有模型准确预测的难题,利用高炉数据,结合能够直观表示高炉内部热状态的风口图像,建立BP神经网络模型对铁水硅含量和铁水温度进行预测,加入炉温时间序列提高模型预测的准确性.采用某大型高炉实际生产数据进行仿真实验,结果表明该方法能准确预测炉温.
作者：崔桂梅陈智辉蒋召国高翠玲侯佳王浩
作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,包头014010
母体文献：第二十届全国自动化应用技术学术交流会论文集
会议名称：第二十届全国自动化应用技术学术交流会
会议时间：2015年8月8日
会议地点：包头
主办单位：中国自动化学会,中国金属学会
语种：chi
分类号：
关键词：炼铁高炉 铁水温度 硅含量 炉温预测 风口图像
在线出版日期：2017年12月8日
基金项目：
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