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芝加哥交通研究的惊人发现：早期交通模式分析有多准确？
在交通规划和预测模型中，模式选择分析是四步交通预测模型的第三步，其前一步为行程分配，后一步为路径指派。透过行程分配提供的起讫地表，模式选择分析可以确定旅行者使用某一交通方式的机率，这些机率称为模式份额，并可用来推估使用各种可行模式进行的旅行次数。
历史背景
芝加哥地区交通研究（CATS）开发的早期交通规划模型专注于公共交通，主要想知道多少旅行将持续使用这种方式。 CATS将公共交通的行程分为两类：前往中央商业区（CBD）和其他行程。 CBD行程主要依赖地铁、快线公车及通勤火车，而其他行程则多使用当地巴士系统。随着汽车拥有率的增加与使用，公共巴士的使用量则有所减少。通过历史数据与CBD土地使用预测，分析CBD旅行的情况。
这些分析方法在许多研究中被广泛使用，例如伦敦研究便采用了类似的程序，透过将行程区分为内城和外城，来探究收入与模式选择之间的关联性。
分流曲线技术
CATS在进行某些任务时，使用了分流曲线技术，这一技术最初用于研究汽车流量如何从街道及干道转移至拟建的快速道路。这种技术可以量化在城市周边建设的绕行道路能够吸引多少汽车流量。模式选择的分流曲线分析通常是通过形成一个比率来进行，该比率可以表达不同交通方式的旅行时间和其他因素。
这些分流曲线基于实证观察，随着数据的改善而增加准确性，并且可应用于许多市场的交通模式分析中。
非聚合旅行需求模型
旅行需求理论的介绍使得非聚合旅行需求模型逐渐成为主流，这些模型基于1962年Stan Warner的研究，通过生物学及心理学的模型建立了个体观察下的选择行为分析。这类模型通常结合消费者行为和选择行为的心理学概念，并生成一组描述整体人口的选择行为参数。
在加州大学伯克利分校及麻省理工学院的研究中，相关学者发展了多种著称为选择模型的模型，这些模型因其有助于比较不止两种选择而广受推崇。
心理学根源
早期的心理学研究中，通常透过实验来测试对实物的选择，并发现物体的重力差异越大，正确选择的机率就越高。这使得心理学在交通模式分析中的应用逐渐受到重视。 Louis Leon Thurstone于1920年代提出的“知觉重量”模型，进一步将这一概念引入到交通选择的数学描述中。
经济计量模型
经济学家通常专注于效用而非具体的重力，这为交通模式的预测分析提供了另一视角。从分流模型开始，经济计量学的方法让我们能够考虑到每个选择的特征，并将这些特征纳入效用函数中，此时，选择模型可被描述为一种对特定交通模式的机率预测。
然而，这些模型也面临着许多挑战，尤其在准确性和人群行为的多样性方面的局限性。
随着时代的进步，这些交通模式分析工具已经发展得相当成熟，并持续影响着交通政策的制定。然而，在面对多元交通需求和快速变化的环境时，这些分析方法的准确性和有效性仍然是一个值得反思的问题。我们究竟是否能够完全依赖这些模式预测来制定未来的交通政策呢？
