摘  要：基于遗传算法及径向基（RBF）神经网络，建立了包钢8号高炉燃料比预测模型，可得到燃料比最低时布料矩阵的关键特征参数，为布料矩阵优化提供操作指引。在布料矩阵的11个特征参数中，有6个影响燃料比的关键特征参数，以此建立的8号高炉燃料比RBF神经网络模型，预测的相对误差为0.01%，命中率为88.00%。布料矩阵优化结果表明：焦炭外环角扩大到40.87°，焦炭外环角度比矿石外环角度大1.17°，矿石角差接近7.01°，焦炭角差达到23.71°，边沿焦炭负荷接近3.93，中心焦炭负荷达到1.86，能够在一定程度上克服白云鄂博矿易熔、易凝和难重熔的缺点，为包钢8号高炉降低燃料比创造条件。

关键词：大型高炉；遗传算法；神经网络；布料矩阵；燃料比