基于遗传算法的BP神经网络模型优化城市公交站点客流量预测

本文主要研究了基于遗传算法优化的BP神经网络模型，用于预测城市公交站点的客流量。首先，通过遗传算法来调整BP神经网络结构初始权值，以提高网络性能。然后，分析了影响城市公交站点客流量的因素，并根据这些因素建立了相应的预测模型。接下来，通过比较不同的遗传算法优化的BP神经网络模型，选择了效果最优的模型。最后，利用训练好的最优模型，输入影响客流的特征数据，进行精准的未来客流量预测。研究结果显示，该基于遗传算法优化的BP神经网络模型在准确性和可靠性方面表现出色，对城市公交系统管理者进行车站资源规划和路线规划具有促进作用，能够提高服务质量和运营效率。