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高炉炼铁过程中，生铁含硅量的降低和稳定，是高炉冶炼条件和技术水平的标准性指标，也是提高产量、减少燃料、降低生铁成本的重要因素.针对高炉生产中硅含量的检测和控制滞后的问题，介绍基于神经网络的高炉硅含量预测的设计和程序开发.运行结果表明:现场预测效果良好，而且可以随着炉况的变化，可调整样本集，使预测模型做相应调整.开发的系统适应性强，值得进一步推广.