1　引言 　　转炉炼钢就是将含有较多杂质的铁水与吹入的氧气发生反应，达到去除杂质的目的，从而获得要求的钢水成分和温度.目前自动化炼钢的方法是静态控制和以副枪检测信息为基础的动态控制相结合的方法.动态控制的关键是准确预报转炉炼钢终点温度和碳含量.文［1］在文［2,3］的基础上采用RBF神经网络对转炉炼钢终点温度和碳含量进行预报，提高了预报精度.但是，终点温度和碳含量受到非定量因素的影响，文［4］提出以灰色模型为基础的预报方法，由于应用线性回归补偿，因而影响预报精度.本文将灰色模型与RBF神经网络相结合提出新的转炉炼钢动态终点预报方法，灰色模型反映非定量因素对终点的影响，而RBF网络则反映定量因素的影响，因而提高了预报精度.
转炉炼钢 灰色系统 神经网络 终点预报