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城市交通是一个复杂的大系统,实时而准确的短时交通流量预测,可以为城市交通诱导和控制提供科学支持。针对GMDH算法建模泛化能力差的问题,结合集成学习的思想对GMDH算法进行改进,并将改进的算法应用到短时交通流量模型的构建中。结果表明,该方法可以有效地对短时交通流量进行预测,建模平均相对误差为1.10%,预测相对误差为0.58%。