基于PCA与RBF的焦炭质量预测模型是一种结合主成分分析（PCA）和径向基函数（RBF）神经网络的高效预测方法。该模型首先利用PCA对焦炭生产过程中的多维度数据进行降维处理，提取关键特征并消除冗余信息，从而降低数据复杂度。随后，通过RBF神经网络构建非线性映射关系，实现对焦炭质量的精准预测。RBF网络凭借其局部逼近能力和快速收敛特性，能够有效处理高维非线性问题，进一步提升预测精度和模型泛化能力。该模型在焦炭工业生产中具有重要应用价值，可为优化工艺参数和提高产品质量提供可靠的数据支持。