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高炉冶炼过程运行具有非线性、大时滞、参数分布广等特征，是一个高度复杂的过程。其中焦比是高炉生产过程中最重要的技术经济指标之一，是高炉生产效率和能耗的集中体现。冶炼过程中煤、焦炭、氧气、石灰石、耐火材料等辅料资源在配合铁矿石等含铁主料资源转换成铁水的过程中，影响整个系统的资源消耗和环境排放，并形成不同的资源的转化效率。本文从辅料资源运行特性的角度对高炉综合焦比进行分析，采用拓扑结构为16—20一1改进的BP神经网络对高炉综舍焦比进行预测。实践证明，该模型在对高炉生产数据进行学习后，其预测误差率低，具有一定的