“本文研究的目的是使用遗传神经网络模型来预测城市公交系统中每个车站的客流量。这种方法可以帮助公交公司优化运营，提高车辆使用效率，降低运营成本。该研究具有重要意义，因为它可以帮助公交公司更好地规划车辆数量和路线，提高服务质量，同时也有助于改善城市交通环境。此外，通过对客流量的准确预测，公交公司还可以更好地分配人力和设备，提高运营效率。 本文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；研究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,并选择最优的模型；利用所得的预测结果为城市公交系统的运营提供参考,提高运营效率。 遗传神经网络是一种特殊的人工神经网络，它使用遗传算法来调整权值，从而提高预测的准确性。在城市公交系统车站客流量预测中，GABP算法可以利用历史数据来学习车站客流量的规律，并预测未来的客流量。研究结果表明，该预测方法在准确性和可靠性方面表现良好。它可以有效地帮助城市公交系统管理者进行车站客流量的预测，为公交运营规划和调度提供有价值的信息参考。”翻译成英文

本文的目的是使用遗传神经网络模型来预测城市公交系统中每个车站的客流量。这种方法可以帮助公交公司优化运营，提高车辆使用效率，降低运营成本。研究的主要内容包括使用遗传神经网络模型预测车站客流量，研究影响客流量的因素并提出预测模型，对比不同的遗传神经网络模型的效果并选择最优的模型，利用预测结果提高运营效率。遗传神经网络是一种特殊的人工神经网络，它使用遗传算法来调整权值，从而提高预测的准确性。在本研究中，使用GABP算法通过学习历史数据来预测车站客流量。研究结果表明，该预测方法在准确性和可靠性方面表现良好，可以有效帮助城市公交系统管理者进行车站资源规划和路线规划，提高服务质量和运营效率。