“遗传算法优化BP神经网络预测城市公交系统车站客流量”的论文大纲

遗传算法是一种模拟自然进化的优化算法，常用于对复杂问题进行优化。BP神经网络是一种人工神经网络，常用于进行模式识别和分类任务。

在这篇论文中，我们将研究使用遗传算法优化BP神经网络来预测城市公交系统车站客流量。具体而言，我们将介绍遗传算法的基本原理，并讨论如何使用遗传算法来调整BP神经网络的参数。我们还将介绍如何收集和处理用于预测的数据，以及如何评估预测模型的准确性。

论文大纲如下：

1. 绪论
- 介绍研究背景和目的
- 概述城市公交系统车站客流量预测的重要性
- 简要介绍遗传算法和BP神经网络

2. 相关工作
- 介绍近年来在城市公交系统车站客流量预测方面的研究成果
- 总结遗传算法和BP神经网络在预测任务中的应用

3. 方法
- 详细介绍遗传算法的基本原理和流程
- 介绍如何使用遗传算法调整BP神经网络的参数
- 介绍如何收集和处理