摘要：本文以RBF神经网络为基础建立了铁水含硅量的预测模型。首先利用Matlab建立[Si]的三层前馈神经网络预测模型，选取[S]-FL-PML三种数据作为RBF神经网络的输入，[Si]作为其输出。其次利用L-M算法设计优化方案，通过反馈校正的方式证明该模型的稳定性，从而得到一步预测模型。最后在该模型的基础上使用其控制值和输出值更新输入向量，运用递归调用的方法得到二步预测模型。实践证明，该方法能改进传统的反馈预测，提高预测的精确度。

关键词：rbf神经网络 铁水含硅量 预测模型 

单位：东北大学秦皇岛分校电子信息工程系; 河北秦皇岛066004