本發(fā)明提供一種基于特征向量和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)晶器漏鋼預(yù)報(bào)方法，屬于鋼鐵冶金連鑄檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。所述的結(jié)晶器漏鋼預(yù)報(bào)方法通過(guò)提取結(jié)晶器銅板溫度速率異常區(qū)域的形狀特征與擴(kuò)展特征，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)構(gòu)建的特征向量進(jìn)行分類，從而檢測(cè)和預(yù)報(bào)結(jié)晶器漏鋼。適用于板坯、方坯、圓坯、異型坯等連鑄坯的漏鋼預(yù)報(bào)。本發(fā)明通過(guò)在線獲取熱電偶的實(shí)測(cè)溫度，可視化表征出溫度速率異常區(qū)域，進(jìn)而提取和構(gòu)建異常區(qū)域的特征向量，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)特征向量樣本庫(kù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，最終實(shí)現(xiàn)結(jié)晶器漏鋼的在線預(yù)報(bào)；該方法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)結(jié)晶器漏鋼進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)報(bào)，能夠在保證100％黏結(jié)漏鋼報(bào)出率的前提下，同時(shí)降低誤報(bào)率，有效提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。