基于PCA-BP神经网络的LF精炼终点温度预测

为提高LF精炼钢水终点温度控制水平，提出了基于主成分分析（PCA）和BP神经网络的联合方法预测LF钢包炉精炼钢水终点温度。基于冶金理论和实际生产实践，选取了42CrMo钢生产过程的10个对终点温度有显著影响的因素作为预测模型的指标体系，然后借助主成分分析法对样本数据进行处理，得到了7个主成分变量，累计方差贡献率为87.24%，消除了数据之间的关联性，以此为基础，建立了基于PCA-BP神经网络的LF炉终点温度预测模型，该模型预测误差在±25℃时，模型的命中率为98.71%，模型有较好的识别能力，能够达到LF炉生产过程预测终点温度的目的。