本發(fā)明涉及一種冷軋鋼帶抗拉強度預測模型的建立方法,其特征在于,將生產過程中的化學成分、終軋溫度、卷曲溫度、冷軋壓下比、退火時間、平整延伸率相關參數引入回歸型神經元網絡,進行分析建立預測模型,步驟如下:1)將冷軋鋼帶生產過程中各工藝參數存儲在數據庫中;2)利用拉伸機對生產的冷軋鋼帶樣品進行抗拉強度測量,并將測量結果存儲數據庫中;3)建立預測模型。所述的化學成分為碳、硅、錳、磷、硫、鋁、氮、鈦、鈮。本發(fā)明的有益效果是:利用回歸型神經元網絡分析方法,引入冷軋鋼帶全程生產的數據建立預測模型,全面反映煉鋼、熱軋和冷軋全流程的影響,將某批次冷軋鋼帶的生產相關數據輸入模型,即可得該批次冷軋鋼帶的抗拉強度預測值。