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为了研究高炉冶炼过程中铁水硅质量分数的预测问题，我们基于随机森林算法建立了高炉铁水硅质量分数预测模型。针对具有不同统计特征的2组高炉生产数据，分别建立了随机森林预测模型和支持向量机预测模型，并从预测命中率、相关系数、均方根误差以及绝对误差等4个方面对模型性能进行了综合的比较分析。结果表明：在炉况平稳或存在较大波动的情形下，随机森林预测模型都能获得显著优于支持向量机预测模型的预测精度。研究结果为探索高炉冶炼过程炉温的预测控制提供了新的建模思路。