该研究提出了评估个体需求函数单调性的新指标，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，梯度正则化器能显著提高深度神经网络的行为规律性，尤其在跨领域的泛化中更加有效。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。