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BP（Back Propagation）算法和遗传算法相结合的混合训练方法步骤为：首先用遗传算法定位出一个较好的搜索空间，然后采用BP算法在这个小的解空间中搜索出最优解。分别用遗传算法和混合遗传算法训练100t电弧炉终点温度神经网络预报模型。仿真结果表明：混合遗传算法有更快的收敛速度和更高的预报命中率。当目标温度的精度范围为±2℃、±4℃、±6℃和±8℃时，BP算法的温度命中率分别为75％、82％、86％和92％，混合遗传算法的温度命中率分别为80％、88％、90％