本发明公开了一种铁水质量的预报方法，该方法首先利用最大信息系数对铁水质量的影响变量与铁水质量之间的非线性相关性进行研究，并基于上述相关性分析结果对铁水质量的影响变量进行筛选，并确定影响因素与铁水质量的时滞关系，通过从数据库中提取相应的历史数据作为预测模型的训练集，采用动态神经网络的方法对预测模型进行训练，以实现对模型的滚动优化，据此实现对铁水质量的预测。
基于上述预测方法，本发明进一步利用LABVIEW与MATLAB混合编程，搭建了一套铁水质量预报系统，实现对铁水质量的预测以及铁水质量及其相关影响变量的监控，从而在高炉炼铁过程中对现场工作人员具体操作起一定指导作用。

李岚臻 王宏武 杨根科 弓清松 潘常春 林超

上海交通大学

200240 上海市闵行区东川路800号

本发明公开了一种铁水质量的预报方法，该方法首先利用最大信息系数对铁水质量的影响变量与铁水质量之间的非线性相关性进行研究，并基于上述相关性分析结果对铁水质量的影响变量进行筛选，并确定影响因素与铁水质量的时滞关系，通过从数据库中提取相应的历史数据作为预测模型的训练集，采用动态神经网络的方法对预测模型进行训练，以实现对模型的滚动优化，据此实现对铁水质量的预测。
基于上述预测方法，本发明进一步利用LABVIEW与MATLAB混合编程，搭建了一套铁水质量预报系统，实现对铁水质量的预测以及铁水质量及其相关影响变量的监控，从而在高炉炼铁过程中对现场工作人员具体操作起一定指导作用。