摘要：目的在MATLAB软件上拟合BP与GA—BP神经网络数据，比较传统BP与GA．BP神经网络拟合数据的效果，并确定网络模型。方法利用计生、卫生部门联合开展VCT服务影响因素分析结果的资料，研究采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，并通过“试错法”确定隐含层神经元数，比较传统BP神经网络与GA，BP神经网络拟合数据的效果。结果GA—BP神经网络相对于BP神经网络拟合数据迭代步数更少、能更快地达到预设目标；在砰和调整月。无统计学差异的前提下，当隐含层神经元为15时，BP神经网络和GA—BP神经网络均比较稳定，GA—BP拟合效果更好。结论GA—BP神经网络建模稳定性高，GA—BP神经网络较BP神经网络能达到预设目标的次数更多，能达到全局最优，表明遗传算法优化BP神经网络具有可行性。

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