随着我国现代化建设的推进，现代化工业生产对板带产品厚度精度也提出了更高的要求，同时我国目前也存在着现代化工业生产对高附加值冷带产品的大量需求与国内发展中水平的高精度板带材生产现状之间的矛盾，所以对提高冷轧带材成品厚度精度的课题研究具有重要意义。冷轧带钢控制系统是对多变量过程的控制，在轧制过程中会产生大量的数据，而这些数据往往只放在数据库中，得到应用的却很少。鉴于这种情况，本文提出了数据挖掘方法在带钢冷轧上应用，从这些海量数据中分析轧机变量的内在规律和变化过程，从而进行补偿，来提高出口板厚的精度。本文首先对所采用的数据挖掘算法进行了一定的研究。对线性回归和小波分析的特点进行了一定的论述。运用数据挖掘算法在轧机刚度的求取上进行了应用。除了进行一些数据处理外，还运用先进高效的数据挖掘软件Clementine12.0来进行数据分析，提高了分析的效率，通过分析得出了轧机刚度的数学模型，并验证了其准确性。又运用数据挖掘方法在轧辊偏心模型的求取上进行了应用。采用小波分析对在现场采集的数据进行了轧辊偏心信号的一次提取，再运用傅里叶变换对一次提取的结果进行了二次提取，从而得到精度较高的轧辊偏心信号。并在300轧机上进行了补偿实验，取得了一定的效果。为以后的研究奠定了基础。