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依据小波函数的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性,提出一种适合高维输入的小波神经网络建模方法,这种网络结构类似于多层感知器,不同的是隐层神经元的激励函数为小波基函数.为使小波神经网络具有更高的学习精度和更快的收敛速度,将遗传算法、小波神经网络和梯度下降算子结合起来,提出一种遗传小波神经网络.将该网络应用于冷轧轧制力的预报,仿真结果表明预报精度大为提高.