基于遗传算法的BP神经网络在城市公交站客流量预测中的应用优化

简介：
本文探讨了将遗传算法与BP神经网络结合，用于提升城市公交站客流量预测精度的方法和效果，旨在为公共交通规划提供数据支持。 本段落研究的主要内容包括：利用遗传神经网络模型对城市公交系统车站的客流量进行预测；分析影响城市公交系统车站客流量的因素，并提出相应的预测模型；对比不同的遗传神经网络模型在预测城市公交系统车站客流量方面的效果，选择最优的模型；使用实验训练出的最佳模型输入影响客流的特征数据，从而精准预测未来公交系统的乘客量。 GA-BP是通过遗传算法优化BP神经网络初始权重和结构的一种组合方法。在预测城市公交车站的人流方面，GA-BP可以利用历史数据来学习车站客流量的变化规律，并据此预测未来的客流量变化趋势。研究结果表明，该模型具有较高的准确性和可靠性，在帮助公交系统管理者进行资源规划、路线优化等方面表现出色。 适合人群：具备一定Matlab编程基础和算法知识的人士。 能学到的内容： 1. 遗传算法与BP神经网络的组合预测方法； 2. BP神经网络改进的一种方向——人工干预训练指导参数设置。