摘要：介绍了采用RBF神经元网络建立电炉冶炼的碳温终点工艺指标与其影响因素间的神经元网络模型，其基本思路为：分析电炉的工艺、原料和操作特点，从而确定模型，再对模型进行训练和学习，用电炉实际运行的结果参数验证模型的准确性。该模型对现场的数据进行了自学习和预报，预报结果逐渐与实际接近。实际运行结果表明，该模型有着更好的收敛特性和很强的自学习能力，运行准确可靠，预报的结果有很高的精度和实用性，能较好地指导生产实践。关键词：电炉；终点预报；终点控制；RBF神经网络下载全文——基于RBF神经网络的电炉炼钢过程终点预报.pdf