真空吹氧脱碳（Vacuum Oxygen Decarburization）简称VOD，是一种先进的钢铁精炼生产工艺。基于该工艺流程开发了生产指导系统，以实现生产自动化。由于该系统不能适应精炼环境和材料的变化，故有必要研究工艺模型自动调整方法，使模型能够自动适应精炼环境并提高预测命中率。本论文介绍了VOD生产工艺流程及生产指导系统。从工艺模型的角度分析预测值与实际值之间存在偏差的原因，由此提出调整模型参数的思路。然后合理选取模型参数和计算方法。最后将指数平滑算法和神经网络算法应用于参数调整。在应用指数平滑算法时，首先研究平滑系数的取值方法。然后重点研究如何应用二次指数平滑原理和预测原理对工艺参数进行调整。最后结合实际数据以绝对误差为指标分析该算法的优劣性。在应用神经网络算法时，首先选取神经网络的输入输出变量。然后重点研究网络结构对参数调整结果的影响，以似合度为指标找到最优的网络结构。结合实际数据，以绝对误差为指标分析该算法的优劣性。最后研究神经网络与VB混合编程方法以及数据传递方法。通过比较论证上述两种算法后，基于指数平滑算法原理开发了模型参数调整软件，嵌入到生产指导系统中，并投入实际使用。