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以4200mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础，利用Matlab人工神经网络工具箱，建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型．通过分析应力状态系数的影响因素，结合传统的数学模型，确立了网络的输入层参数，并对函数newrb（ ）中宽度系数spread的试验调整，确定了最佳的网络结构形式，提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力，测试结果表明，RBF网络模型具有很好的推广能力，与传统的BP神经网络模型相比较，结果表明，RBF网络具有更高的精度和更好的泛化能力。