针对转炉炼钢过程中氧气消耗量难以准确预测问题,提出了一种基于灰色系统和遗传算法优化的BP神经网络组合的转炉耗氧量预测模型。首先,对提取出的转炉冶炼历史数据,运用灰色关联度方法确定出转炉炼钢氧气消耗量序列的主导因数序列;再对筛选出的主导因数序列数据运用灰色系统模型和GA-BP神经网络模型分别进行预测,最后,根据模型的预测结果,以组合预测误差平方和最小为目标函数,计算出各个模型的最优权重系数并进行加权融合进而实现了对转炉氧气消耗量的预测。仿真结果表明,提出的组合预测模型在减小预测误差、提髙预测精度以
