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作者：施树蓉;韩啸;胡倩倩;何志军;辛宇;
单位：辽宁科技大学;辽宁省绿色低碳与智能冶金重点实验室;
摘要：建立RH精炼终点钢液温度预报模型，有效控制RH终点钢液温度，有利于降低钢铁生产成本，提高钢铁生产的质量和效率。采集某钢厂RH精炼实际生产数据，对生产数据进行预处理，利用递归特征消除法选择对RH钢液温度影响度高的生产工艺关键参数作为特征集，利用BO和PSO算法优化MLP模型提高了钢水终点温度预测精度和鲁棒性。研究结果表明，基于PSO-MLP的RH精炼终点钢液预测模型的平均误差和均方根误差分别为1.14和1.67,误差绝对值≤3℃的命中率为94%;模型现场应用过程中误差绝对值≤3℃的命中率≥96.86%。该模型的应用为RH生产过程中的钢液温度控制提供准确可靠的支撑，有助于优化工艺参数，提高产品质量，降低生产成本。
关键词：RH精炼;;MLP模型;;PSO优化算法;;预测精度
基金资助：国家自然科学基金资助项目(52374339)
