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定制公交出行方式选择模型研究的中期报告
一、研究背景和目的
在城市快速发展的过程中，人口、经济等各方面因素都会发生相应的变化，其中交通出行问题是城市运行中最为显著的领域。由于城市中人口分布的不均和交通工具的有限，人们选择出行方式时面临着诸多的问题，如交通拥堵、公共交通不便等。此外，随着互联网技术的快速发展，人们对出行方式的选择也发生了改变。
因此，为了提高城市的交通运行效率，为出行人群提供更加便利的公共交通出行方式，本研究旨在建立一种定制公交出行方式选择模型，以满足人们对于出行方式的个性化需求，使公共交通出行更加便捷化、个性化，为城市的可持续发展做出贡献。
本文的目的即在于介绍我们所要研究的模型，旨在为未来的公共交通出行方式提供参考和建议。
二、研究范围
本研究主要关注在城市中的公共交通出行方式，着重关注个性化出行选择。研究范围围绕着城市公共交通的出行流量和交通瓶颈问题。
三、研究方法
本研究采用的是基于人工神经网络模型的方法。我们运用机器学习中的监督学习方式进行训练和测试，以收集和处理数据、构建建模、绘制模型等方式研究公共交通的具体出行选择模型。
四、预期成果
我们预期，通过本研究的努力，能够建立一个能够满足人们个性化需求的公共交通出行方式选择模型。该模型将考虑每个人的具体情况，从而为其提供更加个性化、便捷化的公共交通出行方式，同时，该模型还能够为城市公共交通出行的可持续发展提供一定的借鉴和参考意义。
最终，我们希望本研究成果能够为未来的城市公共交通出行方式提供科学的支撑，同时也能够为城市交通的发展提供一定的帮助和指导。