核心提示：摘 　 要：在钢铁生产过程中，副产煤气占钢铁企业总能耗的 ４０％ ，因此，准确预测副产煤气的消耗量可以为钢铁企业煤气系统的优化调度提供科学的指导。热风炉是副产煤气系统的最大用户之一，由于工作周期频繁调整导致副产煤气消耗量波动剧烈，预测难度较大。针对现有预测模型预测提前量较短的问题，建立了基于时间序列的 ＢＰ 神经网络预测模型，在保证较高的预测精度的前提下将预测提前量延长至 ３０ｍｉｎ 。以现场采集的热风炉煤气数据作为数据样本进行实例分析，发现训练样本为 ２　０００ 组、预测样本为 ３０ 组时预测效果最好，