2025年10月10日

解决交通选择预测中的群体不平衡问题：通过适应性公平性约束优化深度学习模型

该论文提出一种基于深度学习的出行选择预测公平性优化框架，通过为不同群体设置独立阈值，确保出行选择预测在统计上公平。模型具备可证明、可调节的公平保证，并通过高效启发式算法显著提升计算效率，实现高准确率与公平性的平衡。