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铁水预处理脱硫是纯净钢生产中的一项重要任务,其中铁水终点硫含量是反映脱硫站能力和生产效果的重要指标.对梅山钢铁股份有限公司铁水包喷吹CaO＋Mg粉剂复合脱硫过程,通过采用自适应调整学习率和最大误差学习法对标准BP算法进行了改进,建立了基于改进BP神经网络的铁水预处理终点硫含量预报模型.用梅钢的1154炉数据进行模型训练,经100炉数据现场验证表明,改进的BP算法比标准BP算法预报误差≤0.003%的精度提高28%,有19%的炉次预报值与实际值完全一致,有90%的炉次误差≤0.003%,平均误差为0.001