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针对热轧带钢卷取温度传统预报模型的固有缺陷,提出基于遗传神经网络的卷取温度预报方法,并对其在卷取温度控制中的应用策略进行了研究.由于神经网络有很强的泛化映射能力,而遗传算法能收敛到全局最优解,因此将遗传算法与神经网络结合起来,建立了遗传神经网络.运用实际生产数据对该网络进行训练和测试,结果表明：它能准确、实时地预报卷取温度,有在线应用的前景.