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      電弧爐技術發展中，只憑借操作者經驗來控制電弧爐生產將限制電弧爐生產力提高和冶煉過程優化。通過數據信息交流和過程優化控制，促進了電弧爐裝備技術的進一步發展。

　　1 電弧爐鋼水溫度終點預報模型

　　電爐煉鋼系統是一個復雜的非線性系統，精確建模比較難。由于神經網絡具有很強的學習能力和非線性逼近能力，有一些學者研究用神經網絡預報冶煉終點鋼水溫度，但是由于神經網絡存在過學習、局部極小點、結構和類型設計依賴于專家經驗等固有缺陷，這在一定程度上限制了其在電爐溫度預報中的應用。近年來，研究者開發了基于支持向量機(SVM)的電爐溫度預報模型和人工神經網絡技術、遺傳算法結合的電爐溫度預報模型。