Система прогнозирования химического состава чугуна

Abstract

Рассмотрена проблема краткосрочного прогнозирования химического состава чугуна. Определена специфика прогноза в условиях действующего доменного производства. Предложен эмпирический алгоритм прогнозирования, основанный на методике искусственных нейронных сетей. Получены краткосрочные прогнозы с ошибкой, не превышающей 10%.

The problem of short-term forecasting of chemical composition of steelmaking iron is considered. The specificity of the forecasting in the current blast-furnace iron makingis described. An empirical forecasting algorithm based on the methodology of artificial neural networks is proposed. Short-term forecasts with an error not exceeding 10% are obtained.