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卷取温度预报结果对热轧带钢的成品性能具有重要影响。人工鱼群算法是新近提出的寻优策略。具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。建立了一种人工鱼群神经网络预测模型，利用人工鱼群算法训练神经网络的权值。并将该神经网络用于卷取温度预报。通过某钢厂现场实测数据对该模型进行离线训练和对比测试，结果表明，该方法与传统的BP神经网络预测方法相比，具有较强的自适应能力和较好的预报效果；该模型能够精确预报卷取温度，可用于离线学习和预报，为在线应用打下良好基础。