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应用径向基（RBF）神经网络模型的学习性能，对一台数控加工中心的主轴温度与主轴径向热误差关系分别进行离线建模与在线建模对比研究，并将2种建模方法用于实例分析．结果表明，RBF神经网络模型能够反映数控机床的热特性，准确实时预报机床热误差．当工况发生较大变化时，在线建模能够及时补充系统信息，更好地反映机床系统热性能，从而精确预报机床的热误差，提高了误差补偿效果．