1. 研究目的与意义
国内交通运输业旅客周转量不仅可以反应旅游业的经济发展状况，还能整体上度量经济波动和经济周期状态。
因此有效地预测我国交通运输业旅客周转量，可以让政府更好地制定有关政策，以改善旅游业的发展现状，并对交通工具做岀更好的调整和生产，同时也可以与其他国家相比较，了解自己国家在这方面的经济走势。
因此，准确预测我国旅客周转量，对我国运输业的发展具有不可估量的重要价值。
2. 课题关键问题和重难点
在我国，旅客周转量是制订运输计划和考核运输任务完成情况的主要依据之一。
国内交通运输业旅客周转量将呈现出高速发展的趋势。
交通运输业旅客周转量预测结果，应该说只是个大致的预测值，在实际生活运行中，交通运输业是一个复杂多变的动态系统，当国家的宏观政策调整，发展环境发生变时都会使交通运输业指标出现相应地变化。
3. 国内外研究现状（文献综述）
文献【1】以综合交通运输行业发展中的建设投资、路网设施、旅客运输、货物运输方面统计数据指标为基础,通过分析总量指标在"十三五"时期的绝对值、增速,以及各交通运输方式结构指标变化情况,并与"十二五"时期相关指标变化进行对比分析,总结了"十三五"时期的综合交通建设投资、旅客运输和货物运输形势,表明"十三五"时期是综合交通运输从高速度增长向高质量发展的过渡阶段,具体表现为总量扩张趋缓、结构优化明显、升级动力减弱等三大特征,体现在交通投资和供给需求规模增速放缓,高快速交通方式的供需比重增加,交通生产投入的边际产出趋向递减等方面。
文献【2】本文主要研究在给定的时变客源到目的地旅客需求矩阵下，通过计算和调整跳车模式，使旅客出行总时间成本最小。
提出了一种带线性约束的双目标非线性整数规划模型，精确地描述了不同产地-目的地对的分钟依赖需求下的总旅行时间成本和运营成本.利用具有思想点优化求解器的遗传算法实现了所提模型，并在广州地铁8号线的真实世界实例上展示了其有效性。
4. 研究方案
本研究拟以江苏公路客运需求为分析对象，运用深度学习方法对旅客周转量情况进行预测，为交通管理者提供决策依据。
1、文献综述；2、收集历史数据。
3、运用深度学习方法对江苏旅客周转量需求进行预测；4、提出江苏客运发展的政策建议。
5. 工作计划
第1周：英文翻译；撰写开题报告，草拟毕业设计（论文）章节结构，检查英文翻译，检查论文章节结构和开题报告第2-4周：基本资料调查：调查现状，跟随指导和检查调查结果，对不合理数据开展修正和重新调查第5-7周：基本数据及资料分析，检查分析结果，修正误差数据并开展补充调查第8-9周：撰写论文，运用深度学习方法对江苏旅客周转量需求进行预测；提出江苏客运发展的政策建议。
第10-11周：完成论文撰写并整理调查资料、分析结论和设计成果，进行答辩工作准备第12-13周：答辩。
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