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在转炉炼钢过程中,动态控制模型的精度直接影响吹炼终点的命中率。本文对副枪检测后的动态过程建立RBF神经网络模型,预报吹炼终点钢水温度和钢水碳含量。使用遗传算法对网络参数进行初始化,再用梯度下降法对网络参数进一步调整,得到较好的命中率。在对终点碳含量模型的输入维数简化处理后,命中率得到进一步提高。