실제 고로에서 실시간대의 용선온도를 예측하는 방법에 반복 계수확인법이 합치된 자동회귀이동평균 모델을 사용하는 것을 제시하였다. 이 방법을 실제 고로의 조업 데이터에 적용하기 위해 먼저 용선온도의 변화에 영향이 큰 12개의 조업인자를 상관분석을 통해 찾아냈으며 이 인자들과 용선온도의 관계를 나타내는 자동회귀이동평균 모델의 계수를 구하기 위해 RLS, RIV, RELS 그리고 RML의 4가지 반복계수확인법을 사용하여 비교하였다. 본 연구를 통하여 고로 용선온도의 실기간대 예측에 반복계수확인법이 합치된 자동회귀이동평균 모델이 매우 유용함을 알 수 있었다.

A method to predict real-time temperature of hot metal in an industrial blast furnace is proposed by using an ARMAX model combined with recursive parameter identification techniques. To apply this method to real blast furnace operating data, 12 operating variables which have significant effects on the hot metal temperature were chosen first through correlation analysis. Then four recursive identification techniques of RLS, RIV, RML, and RELS were MAX model combined with recursive parameter identification techniques is very useful for prediction of the hot metal temperature in real-time.