摘要
本发明涉及一种基于多目标遗传算法预测高炉最佳风温的方法，包括：将热风压力、压差、风温、焦碳量、前一炉铁水硫含量、料速、风量、顶压、前一炉铁水硅含量等因素，作为输入变量，训练RBF神经网络得到铁水物理温度预测模型、铁水硅含量预测模型、燃料比预测模型和煤比预测模型；使用风温作为决策变量，将铁水物理温度、铁水硅含量、燃料比和煤比作为约束条件构建多目标优化模型；利用遗传算法对所述多目标优化模型进行求解得到最佳风温。本发明基于多目标遗传算法，能够将不同的因素纳入考虑，从而实现对目标高炉最佳风温的预测，降低能源消耗。
