实现多目标优化神经网络预测模型只能通过导出数学表达式进行计算这一种方法实现吗？还是说可以直接把两个网络进行叠加之类的方法呢？
实现多目标优化神经网络预测模型并不只能通过导出数学表达式进行计算这一种方法来实现，还可以使用多种其他方法。
除了导出数学表达式进行计算之外，还可以采用以下方法：
- 多输出神经网络：将多个目标函数作为网络的输出层，形成一个多输出的神经网络模型。在训练过程中同时考虑多个目标函数的损失，使得所有目标函数都得到较好的拟合效果。
- 加权平均法：将多个单目标模型预测结果加权平均，得到最终的多目标预测结果。权重可以根据各个目标函数的重要性进行调整，从而得到更符合实际情况的预测结果。
- 多目标遗传算法：利用遗传算法（genetic algorithm）综合考虑多个目标函数，并根据适应度函数的值进行进化和选择，得到最终的解。这种方法适用于复杂的非线性优化问题。
这些方法各有优缺点，需要结合具体问题和场景来选择适合的方法。