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在误差反向传播(Back Propagation)算法的人工神经网络结构模型的基础上，应用遗传算法训练神经网络权重，实现网络结构的优化。用优化后的BP人工神经网络建立了江西省南昌市的降水酸度预测模型。并将该模型预测结果与BP算法和多元线性回归法的预测结果进行了比较。检验结果表明：基于遗传算法的人工神经网络优于BP算法及多元线性回归法，具有良好的预测效果。