祁子怡　高坤　趙寶芳　李勇　李偉

摘要：轉(zhuǎn)爐煉鋼控制目標是對終占、溫度和含碳量進行預測。由于我國轉(zhuǎn)爐煉鋼自動化控制水平的限制，特別是動態(tài)控制水平不夠高，因此需要基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立終點預報模型。其基本思路為：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部逼近網(wǎng)絡(luò)的特性之上，采用k-均值聚類算法確定隱藏層的中心，權(quán)值調(diào)整采用遞推最小二乘法，建立基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在轉(zhuǎn)爐煉鋼終點預報的模型。最后結(jié)合實際數(shù)據(jù)進行模型的仿真研究。結(jié)果表明經(jīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型的實時訓練，提高了終點預報的精度。

關(guān)鍵詞：轉(zhuǎn)爐煉鋼；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；k-均值聚類；最小二乘法