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深度神经网络赋能出行需求预测：模型构建与应用创新
一、引言
1.1研究背景与意义
随着城市化进程的不断加速，全球人口持续增长，城市规模日益扩大，交通拥堵问题愈发严重。据相关数据显示，在中国，北京、上海、广州等一线城市，工作日早晚高峰时段，主要道路的平均车速常常低于每小时20公里，部分路段甚至出现长时间的停滞。交通拥堵不仅降低了人们的出行效率，还增加了出行成本，对城市的经济发展和居民生活质量产生了严重的负面影响。
出行需求预测作为缓解交通拥堵问题的关键环节，具有重要的现实意义。准确的出行需求预测能够为城市交通规划提供科学依据，帮助决策者合理规划道路、交通设施建设，优化公共交通线路和班次安排
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