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关于BP 神经网络的优化,鉴于大多数的思路都集中于提高单个预测器的预测精度,首次提出了基于有限次残差拟合的BP 神经网络组合模型.结果显示,在经典BP 神经网络适用的情境下,组合模型能够有效提高预测精度,此外,进一步证实其预测精度优于遗传神经网络（GA-BP）,且建模效率比GA-BP 提高99.2% .