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在深入剖析遗传算法GA和BP神经网络优势的基础上，提出了改进的遗传优化BP神经网络模型（简称GABP模型）。该原理是利用遗传算法（GA）对BP神经网络的结构和连接权进行全局优化学习，从而获取最佳的网络模型。经前人大量研究表明：遗传算法的适应性好，对搜索空间没有任何特殊要求，且全局优化能力强，可以有效地在整个解空间寻优，但遗传算法存在局部调节能力较弱、容错性较差的不足。而神经网络的容错性较强，具有自组织、自适应和分布式储存的特点，它可以通过学习和训练，进行模型结构的自组织，适应不同信息或信息模糊，以及推理规