基于BP神经网络预测模型的烧结炉温度控制方法及系统

本发明提供基于BP神经网络预测模型的烧结炉温度控制方法及系统，其中，方法包括：构建基于Adaboost的BP神经网络的初始模型，利用试验数据和初始模型训练预测模型；试验数据包括：试验烧结目标的烧结炉温度和功率；基于预测模型、依据所需烧结目标的烧结温度曲线，预测烧结炉所需的加热功率并实时调节。本发明的基于BP神经网络预测模型的烧结炉温度控制方法及系统，利用试验数据训练基于Adaboost的BP神经网络获得预测模型，依据所需烧结目标的烧结温度曲线预测烧结炉所需的加热功率并实时调节，烧结炉加热过程更及时也更线性、抗干扰能力也更强，进一步的，提高了烧结产品的出品稳定性，降低了产品残次率。