农机生产中热误差是影响数控机床加工精度的一个主要误差源，基于神经模糊系统设计了农用机械数控机床的热误差补偿模型。首先，建立一个小型数控机床来获得模型的训练数据集与测试数据集；然后，采用灰色数学理论获得各温度传感器对机械热变形的效果排名，并使用模糊c-means聚类方法将热变形效果值进行分组；最终，采用神经模糊系统设计最终的热误差补偿模型。机械实验结果表明，热误差补偿模型的预测精度较高，并具备较好的鲁棒性。