深度神经网络用于选择分析：通过梯度规范化增强行为规律性

该研究提出了强行为规律和弱行为规律作为评估个体需求函数单调性的新指标，并设计了带有六个梯度正则化器的约束优化框架，以提高深度神经网络的行为规律性。研究结果表明，相比于具有较强行为基础的模型如多项逻辑回归，传统深度神经网络无法保证行为规律性，然而梯度正则化器能显著提高深度神经网络的行为规律性。此外，梯度正则化对在跨领域的泛化中更加有效，能够显著改善性能较差的深度神经网络行为规律性，从而提高模型的传递性和预测应用。未来的研究可以将行为规律性与对数似然一起作为评估交通需求模型的指标，并探索其他方法来进一步提高复杂机器学习模型的行为规律性。