GA-BP的具体步骤为

GA-BP的具体步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成一组初始权重和阈值作为种群的基因。

2. 计算适应度：利用反向传播算法计算每个个体的适应度，即神经网络的误差。

3. 选择操作：根据适应度大小选择优秀个体，并进行复制和交叉操作，生成下一代个体。

4. 变异操作：在下一代个体中随机选择一些个体进行变异操作，即随机改变其基因值，增加种群的多样性。

5. 计算适应度：利用反向传播算法计算新一代个体的适应度。

6. 重复步骤3-5，直到达到终止条件，如达到最大迭代次数或误差达到预设值。

7. 返回适应度最优的个体作为神经网络的最优权重和阈值。

需要注意的是，在GA-BP中，反向传播算法用于计算适应度和更新权重和阈值，而遗传算法用于优化权重和阈值的初始值和学习率等参数。