本发明公开了一种基于改进GMDH算法的封闭式停车场停车需求预测方法，使用GMDH算法对封闭式停车场进场车流量训练，在训练过程中针对GMDH算法建模泛化能力差的问题，结合集成学习(Ensemble Learning)的思想对GMDH算法进行改进，提高GMDH模型泛化能力，并将改进的算法应用到封闭式停车场进场停车需求预测模型的构建中。该方法减少了对历史数据的依赖、降低了数据成本，并且具有较高的预测精度，可以快速、有效地对封闭式停车场停车需求进行预测。后期可基于用户均衡理论，结合智能交通诱导系统，实现区域性的、不同特性的停车场停车资源共享与调度，对智慧城市的建设具有重大的实用价值。