LF精錬鋼水の終点温度制御レベルを向上させるために、主成分分析（PCA）とBPニューラルネットワークに基づく共同方法を提案し、LF鋼包炉精錬鋼水の終点温度を予測した。冶金理論と実際の生産実践に基づき、42CrMo鋼の生産過程で終点温度に有意な影響を与える10の要因を予測モデルの指標体系として選択し、主成分分析法を用いてサンプルデータを処理し、累積分散寄与率87.24%の7つの主成分変数を得て、データ間の相関性を排除した。これに基づき、PCA-BPニューラルネットワークに基づくLF炉の終点温度予測モデルを構築した。このモデルは±25 ℃の予測誤差で、モデルの命中率は98.71%であり、優れた識別能力を持ち、LF炉の生産過程における終点温度予測の目的を達成できる。

主成分分析; BPニューラルネットワーク; 終点温度予測