基于建模误差分布形状的多输出高炉炼铁系统建模方法

本发明提供基于建模误差分布形状的多输出高炉炼铁系统建模方法，包括采集高炉炼铁系统的压差、设定喷煤量、富氧流量、冷风流量，铁水温度和S i含量；利用高炉炼铁系统搭建的深度神经网络模型产生的模型输出和多输出高炉炼铁系统产生的真实输出进行比较，产生多输出建模误差序列，将产生的多输出建模误差序列进行形状估计，通过优化建模误差序列的联合概率密度函数进行更新网络模型参数，用多维核密度估计技术来进行联合概率密度函数形状估计，建立目标联合概率密度函数来优化建模误差序列的联合概率密度函数形状，过程为建立指标函数实现形状优化，最后利用粒子群智能优化算法来实现对建立的模型网络参数更新直至收敛为止，完成整个建模过程。