对煤气发生量和煤气消耗量的预测方法进行研究，可以改变凭经验平衡煤气的发生量和消耗量的现状，制定合理的煤气使用计划，减少煤气放散损失，提高钢铁企业节能降耗水平。通过对钢铁企业主工序分厂煤气发生机理和消耗特性研究，找到了影响各分厂煤气发生量和消耗量的主要因素。找到了钢铁企业能源平衡报表中受这些主要因素影响的指标。采用灰色关联度分析法计算了各分厂煤气发生量和消耗量与能源平衡报表中各指标之间的关联度。对关联度排序后找到了主要指标。考虑到各分厂影响煤气发生量和消耗量的主要指标的数目不同，各指标的影响程度不一样，提出了一种钢铁企业主工序各分厂煤气发生量和消耗量预测方法：对影响指标数量少、关系简单的分厂，采用用回归分析法；对影响指标多、关系复杂的分厂，采用神经网络法。以湘潭钢铁集团公司的煤气系统为例，研究了煤气量预测方法的准确性和实用性。采用了回归分析法预测焦炉煤气发生量及焦化厂、炼铁厂、棒材厂、高线厂和二高线厂的煤气消耗量，并且建立相应的回归预测方程。采用BP神经网络法预测高炉及转炉煤气发生量和烧结厂及炼钢厂的煤气消耗量，并且建立相应的BP神经网络预测模型。研究表明：预测值和真实值之间的误差小，煤气量预测方法是准确的，能满足生产要求。