简介：摘要在炼铁过程中，保持合理的炉温水平是达到炉况稳定顺利、实现高炉生产“优质、高产、长寿、低耗”的直接保证。一般通过预测铁水硅含量来间接地反映炉内温度的变化，判读高炉炉缸热状态。本研究提出将BP神经网络与遗传算法（GA）相结合，建立GA-BP网络模型。
基于遗传算法的BP神经网络对铁水硅的预测
