一张社会保障卡，记录持卡人社会保障缴费情况，同时，搭载了金融服务功能，可做银行借记卡使用。太原市社会保障卡系统已成为太原市重要的基础信息系统，与广大的太原职工居民生活密切相关。所以准确地对社会保障卡交易量的预测是人力资源和社会保障信息化建设的需要，是对电子信息化政务平台提供了可靠的技术依托，为实现社会保障卡系统稳定及健康全局化发展，降低工作风险有着重要的意义和技术保障。　　本文基于人工神经网络和遗传算法，研究了基于遗传算法与神经网络对太原市社会保障卡交易量预测，将遗传算法改进的BP网络应用到太原市社会保障卡交易量系统预测中。论文完成的主要工作如下：　　(1)针对太原市社会保障卡交易量预测存在的预测不清楚、缺少系统化、数字化预测，因预测不到位，照成交易量过大而报警的问题进行了分析研究。　　(2)基于BP神经网络的交易量预测：分析了影响太原市社会保障卡交易量的多个因素，采用BP神经网络建立对太原市社会保障卡交易量预报模型，通过仿真实验对多种网络结构和几种训练参数进行对比，最终确定了网络模型，取得了较好的预测结果。　　(3)基于遗传算法和神经网络对太原市社会保障卡交易量预测：采用了遗传算法优化网络权值，根据现实情况制定了将Levenberg-Marquardt算法与遗传算法结合，确定了诸如太原市天气状况等影响太原市社会保障卡交易量的相关参数。　　(4)采用MATLAB对上述建立的模型进行了仿真实验，结果证明：运用遗传算法改进后的BP网络对太原市社会保障卡交易量预测模型的精度和稳定性有明显的提高。