在当今数据驱动的时代，准确预测变得越来越重要。🚀 为了提高预测模型的精度，一种创新的方法是结合遗传算法（GA）与反向传播（BP）神经网络。🌱 这种组合可以有效地优化神经网络的权值和阈值，从而提升预测性能。
遗传算法（GA）通过模拟自然选择过程，能够在复杂的问题空间中找到最优解。🧬 它以群体形式搜索，避免了传统方法容易陷入局部最优的问题。而BP神经网络则擅长学习输入与输出之间的非线性关系，但其训练过程中可能会遇到收敛速度慢或过拟合的问题。💪
通过将GA应用于BP网络的初始权重和阈值调整上，我们可以显著改善模型的泛化能力和预测准确性。🎯 这种方法尤其适用于处理大规模、高维度的数据集，能够帮助我们在金融预测、天气预报等领域取得更好的成果。
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