膏体充填可以改变矿区周围岩石的应力状态，减少矿区周围的环境问题。它已在国内外地下矿山得到广泛应用。要确定合理的膏体比例，需要进行大量的实验。迫切需要找到一种简单有效的方法来预测浆料的性能。为此，本文进行了27组强度和坍落度试验，采用Aristole、Grid和支持向量机（SVM）的GA算法进行优化训练，并对预测结果进行了对比分析，以优化算法。在算法模型的基础上，对粘贴性能进行了预测，并通过极差分析揭示了不同影响因素对充填体粘贴性能的影响程度。最后，利用线性规划原理得到了最佳配比参数。结果表明，核函数的参数C和惩罚系数g随算法的不同而变化，不能作为判断预测精度的依据。Grid算法算法和PSO算法可以分别准确预测衰退和强度。由于浆体中自由水含量的影响，坍落度受粗骨料浓度的影响很大。在不同的龄期条件下，水泥含量和浓度对回填土强度的影响始终占主导地位。随着年龄的增长，骨架在粗骨料的作用逐渐显现。以金川矿山实际充填需求为例，得出最小成本比为：水泥含量为280巴，粗骨料尾矿比为1:1，废石棒磨比为1:1.44。经核算，总成本为99.63元，比金川充填材料低12.53%。