本申请涉及转炉冶炼终点磷含量预测技术领域，提供一种转炉冶炼终点磷含量预测模型、方法及模型的构建方法，先采集历史生产数据，并进行数据预处理得到一份初始数据集，在初始数据集的基础上，训练并保存一个降噪自编码器，使用训练好的降噪自编码器对数据进行降噪和压缩得到一个新数据集，在数据集使用K‑Means聚类将数据集划分为多个子数据集，基于多个子数据集使用集成模型训练多个子预测模型，最后将降噪自编码器模型、K‑Means聚类模型、子预测模型部署上线后输入数据即可通过模型得到终点磷含量预测值。方案覆盖了全钢种数据并提高了转炉冶炼终点磷含量预测的命中率，为缩短冶炼周期和数字化工厂实现自动化炼钢提供技术支撑。