摘要：水泥回轉窯流程是新型干法水泥生產工藝的關鍵工藝流程之一,由于該工藝流程是一個復雜的物理、化學反應過程,具有多輸入、大滯后、非線性、時變參數等特點,因此難以建立其精確的數學模型.采用徑向基函數神經網絡（Radial Basis Function Neural Network,RBFNN）來建立該系統的神經網絡模型.通過對某大型水泥廠實時采集的生產數據對網絡進行訓練和測試,模型測試結果表明：采用該方法所建的模型精度較高、泛化能力較好,為解決復雜的難以建立數學模型的系統建模問題提供了參考.