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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.