简介： 本发明提供一种高炉铁水硫含量预报方法，包括参数选取、数据预处理、预测算法设计、结果输出四个步骤。以硫含量短期均值、硫含量中期均值、硫含量长期均值、前次铁水对应的炉渣碱度、前次铁水含硅量、入炉焦炭S含量、入炉煤粉S含量作为铁水含硫预报的输入变量，利用高炉形成铁水的化学反应过程，结合RBF神经网络，预报下一次铁水的含硫量，在炉况波动小时依靠均线系统，在炉况波动大时自动加入炉渣碱度及前次铁水含硅量，以较少的自变量，最大限度地消除炉况波动对硫含量的影响，获得较好的预报精度，提高高炉铁水硫含量的预报命中率，实现对生铁中硫含量的有效控制，避免出现生铁中硫含量过高的情况。