基于GA-BP算法的松动圈预测方法、系统及存储介质

本发明涉及松动圈范围预测技术领域，更具体涉及基于GA‑BP算法的松动圈预测方法、系统及存储介质。该方法包括：步骤S1：将实测数据进行归一化处理，并划分为第一分组和第二分组；步骤S2：计算BP神经网络的每一隐藏层节点个数估计值，基于多个第一基因序列和第一分组的实测数据进行训练BP神经网络，计算适应度和损失差，将最优适应度和最小损失差对应的多组第一基因序列进行交叉和变异，获取最优BP神经网络；步骤S3：判断最优BP神经网络的输出结果是否满足误差范围；步骤S4：将满足误差范围的最优BP神经网络作为松动圈预测模型。本发明解决了传统预测松动圈范围不准确的问题，提高了预测松动圈范围的精度。