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针对最小二乘支持向量机（LS-SVM）参数不易确定的问题，利用遗传神经网络模拟LS-SVM计算结果与参数之间的关系，提出了一种基于遗传神经网络（GA-BP）的参数选择方法，该方法利用正交分解法构建训练参数组，并将参数组代入最小二乘支持向量机以获得计算输出值，然后将计算输出值与训练参数组代入遗传神经网络进行训练并获得合适的LS-SVM参数。最后以土石坝渗流分析为例进行验证，结果表明该方法对优化选择最小二乘支持向量机参数十分有效，预测精度可达10^-4。