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充填体强度受多种因素影响,对其预测是一个复杂的非线性过程,传统方法无能为力。本文采用遗传算法(GA)优化BP人工神经网络,利用优化后的GA-BP人工神经网络建立充填体强度的质量模型。模型预测结果表明:该方法不仅能加快网络训练速度,还能增强模型的泛化能力,测试样本的预测结果最大相对误差仅为3.93%。