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针对传统BP神经网络具有易陷入局部极小等缺陷，采用遗传算法（GA）对BP神经网络（初始权值、阈值）进行了优化，将人工智能技术和激光扫描测量技术有机结合，建立了金属板材数字化渐进成形回弹预测的遗传神经网络模型，对计算结果与BP神经网络预测结果进行比较，表明遗传神经网络预测值与实测值之间具有很高的相关性和精确度，该模型可用于预测渐进成形工艺参数与回弹量之间的映射关系，为金属板材数字化渐进成形回弹量的预测开辟了一条新的途径。