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基于GA算法及BP神经网络优点，将GA算法优化的BP网络应用于钢轨磨损量预测。通过赫兹模拟试验方法，在JD-1轮轨模拟试验机上获得不同曲线半径、轴重、运行速度工况下对应的钢轨磨损量，即神经网络所需样本，建立GA算法优化三层BP神经网络，对钢轨磨损量进行预测。结果表明：GA算法优化的BP神经网络对钢轨磨损量具有良好的预测性能，较好地反映了曲线半径、轴重、运行速度对钢轨磨损量的影响规律。