本发明涉及一种转炉出钢量的确定方法和系统，考虑到转炉炼钢过程工作环境恶劣，测量困难，受其他因素干扰大，提供了一种以数据为依托的数据驱动预测模型，将主成分分析法（PCA）与RBF神经网络相结合，通过对原始变量相关内部结构进行数学分析，找到变量间的关系与内在联系，可以快速精准地实现转炉出钢量的预测，提高了转炉炼钢过程成分命中率和产品稳定性，有利于实现炼钢成分窄区间控制，节约合金化成本，在钢铁冶金领域有良好的应用前景。
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来源：北方有色网
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