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应用贝叶斯网络对高炉铁水硅含量进行预测.首先阐述了贝叶斯网络的数学描述,在此基础上给出贝叶斯网络预测公式的一种简化形式.然后建立高炉铁水硅含量的贝叶斯网络预测模型,对山东莱钢1号高炉在线采集的2 000炉数据进行网络学习,离线预测取得了较好的效果.与神经网络等其他方法相比,它更适合解析高炉过程,而且透明的推理过程对高炉工长判断炉温变化趋势具有指导意义.