PREVISÃO DO TEOR DE SILÍCIO NO FERRO-GUSA UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS E

Abstract

Os modelos de previsão do teor de silício no ferro-gusa podem auxiliar os operadores de alto-forno na tomada de decisão durante o processo produtivo, contribuindo não só na qualidade do produto final como também para a redução dos custos associados à sua produção. Este artigo propõe o uso de uma Rede Neural Artificial (RNA), associada a um algoritmo de poda pa-ra a seleção das variáveis de entrada do modelo, objetivando-se prever a série temporal do teor de silício. Após a aplicação do al-goritmo de poda, além de uma diminuição do tamanho da rede, observou-se uma melhoria significativa das previsões do silício realizadas com antecedência de até 6 horas.