1. 研究目的与意义
随着我国中小城市的迅速发展，城市人口集聚，社会资源紧张与道路基础设施匮乏的不足也逐步显现出来，城市道路容量不足，已经不能适应中小城市的经济社会快速发展需要。
常规公交作为中小城市主要的大运量公共出行方式，其客运量需求预测是城市公共交通规划的核心内容之一，预测结果的准确与否，直接关系到规划的科学性和合理性。
优先发展公共交通能引导城市居民出行需求良性发展，促进出行结构的优化调整，对于解决中小城市交通问题具有十分重要的意义。
2. 国内外研究现状分析
另附页，撰写文献综述
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：（1） 阅读参考文献，参考相关书籍，进行初步了解；（2） 总结目前中小城市常规公交客运量预测方法的国内外研究现状；（3） 分析中小城市常规公共交通发展特点及客运量内外部影响因素；（4） 比较几种常用的城市公交客运量预测方法；（5） 提出基于神经网络的中小城市常规公交客运量预测模型；（6） 利用MATLAB软件设计神经网络客运量预测模型，并通过实例进行验证。
研究计划：（1） 1~2周，搜集相关资料，阅读参考文献，并完成文献综述和开题报告的撰写；（2） 3~4周，完成中小城市发展情况、公共交通的发展特点分析；（3） 5~6周，完成客运量的内外部影响因素分析；（4） 7~8周，比较几种常用的城市公交客运量预测方法；（5） 9~10周，提出并设计出基于神经网络的中小城市常规公交客运量预测模型；（6） 11~12周，利用MATLAB软件的GUI功能，开发一个简易的人机交互平台，论文初稿完成；（7） 13~14周，实现客运量的自动预测，并通过实例进行验证；（8） 15~16周，制做PPT材料准备答辩，进一步完善并提交论文。
4. 研究创新点
分析中小城市公共交通的发展特点及公交客运量的影响因素，比较不同预测方法在中小城市常规公交客运量预测方面的适用性，从而提出一种基于神经网络的新的预测方法，更加科学合理地预测中小城市常规公交客运量。
