基于遗传算法和神经网络的充填材料配比优化研究

输入数据，把压实度值作为输出数据训练神经网络，训练后的网络可以预测不同配比情况下的压实度值。然后把配比值作为遗传算法中种群个体，把网络预测的压实度值作为个体适应度值，通过遗传算法推导最优试验结果及其对应的配比。3.2 模型建立神经网络遗传算法极值寻优主要分为BP神经网络训练
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