针对问题一，分析各个因素横向之间以及各个因素纵向内部数据之间的关系，采用灰度预测模型，将缺失的数据进行补全。 针对问题二，通过主成分分析法找出与影响炉龄的主要因素，剔除对炉龄影响较小的因素。建立以多个影响因素为自变量和以炉龄为因变量的多元线性回归模型，并且建立了支持向量机的回归模型。 针对问题三，对于多元线性回归模型，主要考虑其预测的残差来分析模型的可靠性，模型预测残差的分布越没有趋势，表示回归的结果越是可靠，所以多元线性回归模型对本问题有一定的适用性。对于支持向量机回归模型，将其与BP神经网络进行对比，发现其性能明显优于BP神经网络。 针对问题四，分析找出对转炉寿命影响较大的因素为喷补料量、炼钢时间和渣中含铁量，并将设计延长炉龄方案时重点放在这三个因素。