Mode choice
સફર વિતરણ અને પૂર્વવર્તી રૂટ સોંપણીને અનુસરીને, પરિવહન આયોજનના પરંપરાગત ચાર-પગલાંના પરિવહન આગાહી મોડેલમાં મોડ પસંદગી વિશ્લેષણ એ ત્રીજું પગલું છે. સફર વિતરણ દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલ મૂળ-ગંતવ્ય કોષ્ટકના ઇનપુટ્સમાંથી, મોડ પસંદગી વિશ્લેષણ મોડેલરને સંભાવનાઓ નક્કી કરવાની મંજૂરી આપે છે કે પ્રવાસીઓ પરિવહનના ચોક્કસ મોડનો ઉપયોગ કરશે. આ સંભાવનાઓને મોડલ શેર કહેવામાં આવે છે, અને તેનો ઉપયોગ દરેક શક્ય મોડનો ઉપયોગ કરીને લેવામાં આવેલી ટ્રિપ્સની માત્રાનો અંદાજ બનાવવા માટે થઈ શકે છે. શિકાગો એરિયા ટ્રાન્સપોર્ટેશન સ્ટડી (સીએટીએસ) દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલું પ્રારંભિક પરિવહન આયોજન મોડેલ પરિવહન પર કેન્દ્રિત હતું. તે જાણવા માંગતો હતો કે પરિવહન દ્વારા કેટલી મુસાફરી ચાલુ રહેશે. સીએટીએસએ પરિવહન યાત્રાઓને બે વર્ગોમાં વહેંચી હતીઃ સેન્ટ્રલ બિઝનેસ ડિસ્ટ્રિક્ટ અથવા સીબીડી (મુખ્યત્વે સબવે/એલિવેટેડ ટ્રાન્ઝિટ, એક્સપ્રેસ બસો અને કોમ્યુટર ટ્રેનો દ્વારા) અને અન્ય (મુખ્યત્વે સ્થાનિક બસ વ્યવસ્થા પર). બાદમાં, ઓટો માલિકી અને ઉપયોગમાં વધારો બસના ઉપયોગ સામે ટ્રેડ-ઓફ હતો; ટ્રેન્ડ ડેટાનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. સીબીડી જમીનના ઉપયોગના અંદાજો સાથે ઐતિહાસિક મોડ પસંદગી ડેટાનો ઉપયોગ કરીને સીબીડી મુસાફરીનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવ્યું હતું. ઘણા અભ્યાસોમાં કંઈક અંશે સમાન તકનીકોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો. દાખલા તરીકે, સીએટીએસના બે દાયકા પછી, લંડનના અભ્યાસમાં અનિવાર્યપણે સમાન પ્રક્રિયાને અનુસરવામાં આવી હતી, પરંતુ આ કિસ્સામાં, સંશોધકોએ પહેલા શહેરના આંતરિક ભાગમાં અને બાહ્ય ભાગમાં કરવામાં આવેલી યાત્રાઓને વિભાજિત કરી હતી. આ પ્રક્રિયા અનુસરવામાં આવી હતી કારણ કે એવું માનવામાં આવતું હતું કે આવક (ઓટોમોબાઇલ્સની ખરીદી અને ઉપયોગમાં પરિણમે છે) મોડ પસંદગીને સંચાલિત કરે છે. ડાયવર્ઝન કર્વ તકનીકો CATS પાસે ડાયવર્ઝન કર્વ તકનીકો ઉપલબ્ધ હતી અને તેનો ઉપયોગ કેટલાક કાર્યો માટે થતો હતો. શરૂઆતમાં, સી. એ. ટી. એસ. એ શેરીઓ અને મુખ્ય માર્ગોથી સૂચિત એક્સપ્રેસવે તરફ ઓટો ટ્રાફિકના ડાયવર્ઝનનો અભ્યાસ કર્યો હતો. શહેરોની આસપાસ બાંધવામાં આવેલા બાયપાસ માટે પણ ડાયવર્ઝન વળાંકનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો જેથી એ જાણી શકાય કે કેટલા ટકા ટ્રાફિક બાયપાસનો ઉપયોગ કરશે. ડાયવર્ઝન કર્વ વિશ્લેષણનું મોડ પસંદગી સંસ્કરણ આ રીતે આગળ વધે છેઃ એક ગુણોત્તર બનાવે છે, કહોઃ જ્યાંઃ cm = મોડ m દ્વારા મુસાફરીનો સમય અને R એ ફોર્મમાં પ્રયોગમૂલક ડેટા છેઃ આપણે જે R ની ગણતરી કરી છે તે જોતાં, ગ્રાફ આપણને બજારમાં વપરાશકર્તાઓની ટકાવારી કહે છે જે પરિવહન પસંદ કરશે. તકનીકમાં તફાવત એ છે કે ડાયવર્ઝન રેશિયોમાં સમયને બદલે ખર્ચનો ઉપયોગ કરવો. સમય અથવા ખર્ચ ગુણોત્તરનો ઉપયોગ કરવાનો નિર્ણય હાથ પરની સમસ્યાને ચાલુ કરે છે. પરિવહન એજન્સીઓએ વિવિધ પ્રકારની પરિસ્થિતિઓ માટે ડાયવર્ઝન વળાંક વિકસાવ્યા, તેથી આવક અને વસ્તીની ઘનતા જેવા ચલ પરિબળો પરોક્ષ રીતે દાખલ થયા. વિચલન વળાંક પ્રયોગમૂલક અવલોકનો પર આધારિત છે, અને તેમની સુધારણા વધુ સારી (વધુ અને વધુ પોઇન્ટેડ) માહિતીના પરિણામે થઈ છે. ઘણા બજારો માટે વળાંક ઉપલબ્ધ છે. ડેટા અને એરે પરિણામો મેળવવાનું મુશ્કેલ નથી. પરિવહનના વિસ્તરણથી સંચાલકો અને આયોજકો દ્વારા માહિતીના વિકાસને પ્રોત્સાહન મળ્યું છે. યાકોવ ઝહાવીના યુ. એમ. ઓ. ટી. અભ્યાસો, જેની અગાઉ ચર્ચા કરવામાં આવી છે, તેમાં વળાંકના વળાંકના ઘણા ઉદાહરણો છે. એક અર્થમાં, ડાયવર્ઝન કર્વ એનાલિસિસ એ નિષ્ણાત સિસ્ટમ એનાલિસિસ છે. આયોજકો પડોશમાં "આંખ આડા કાન" કરી શકે છે અને માર્ગો અને દિવસના સમય દ્વારા પરિવહન સવારીનો અંદાજ લગાવી શકે છે. તેના બદલે, ડાયવર્ઝનને પ્રયોગમૂલક રીતે જોવામાં આવે છે અને ચાર્ટ દોરવામાં આવે છે. અલગ અલગ મુસાફરી માંગ મોડેલો ટ્રાફિક જનરેશન પર પરિશિષ્ટમાં મુસાફરી માંગ સિદ્ધાંત રજૂ કરવામાં આવ્યો હતો. આ ક્ષેત્રનો મુખ્ય ભાગ 1962માં સ્ટેન વોર્નર દ્વારા કરવામાં આવેલા કાર્યને અનુસરીને વિકસાવવામાં આવેલા નમૂનાઓનો સમૂહ છે (સ્ટ્રેટેજિક ચોઇસ ઓફ મોડ ઇન અર્બન ટ્રાવેલઃ એ સ્ટડી ઓફ બાઈનરી ચોઇસ). સી. એ. ટી. એસ. ના ડેટાનો ઉપયોગ કરીને, વોર્નરે જીવવિજ્ઞાન અને મનોવિજ્ઞાનના નમૂનાઓનો ઉપયોગ કરીને વર્ગીકરણ તકનીકોની તપાસ કરી. વોર્નર અને અન્ય પ્રારંભિક તપાસકર્તાઓના આધારે, અલગ અલગ માંગના નમૂનાઓ ઉભરી આવ્યા હતા. વિશ્લેષણ એ બાબતમાં અલગ છે કે વ્યક્તિઓ નિરીક્ષણના મૂળભૂત એકમો છે, છતાં એકંદર કારણ કે નમૂનાઓ વસ્તીની પસંદગીના વર્તનનું વર્ણન કરતા માપદંડોનો એક સમૂહ આપે છે. વર્તણૂક પ્રવેશ કરે છે કારણ કે સિદ્ધાંતમાં અર્થશાસ્ત્રમાંથી ગ્રાહક વર્તણૂક વિભાવનાઓ અને મનોવિજ્ઞાનમાંથી પસંદગી વર્તણૂક વિભાવનાઓના ભાગોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો છે. યુનિવર્સિટી ઓફ કેલિફોર્નિયા, બર્કલે (ખાસ કરીને ડેનિયલ મેકફેડન, જેમણે તેમના પ્રયાસો માટે અર્થશાસ્ત્રમાં નોબેલ પુરસ્કાર જીત્યો હતો) અને મેસેચ્યુસેટ્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ ટેકનોલોજી (મોશે બેન-અકિવા) (અને એમ. આઈ. ટી. સાથે સંકળાયેલી કન્સલ્ટિંગ કંપનીઓ, ખાસ કરીને કેમ્બ્રિજ સિસ્ટેમેટિક્સમાં) ના સંશોધકોએ જે વિકસાવ્યું છે તે પસંદગીના મોડલ, ડાયરેક્ટ ડિમાન્ડ મોડલ (ડી. ડી. એમ.), રેન્ડમ યુટિલિટી મોડલ (આર. યુ. એમ.) અથવા તેના સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતા સ્વરૂપમાં, મલ્ટીનોમિયલ લોગિટ મોડલ (એમ. એન. એલ.) તરીકે જાણીતું બન્યું છે. પસંદગીના નમૂનાઓએ ઘણું ધ્યાન ખેંચ્યું છે અને કામ કર્યું છે; ઇન્ટરનેશનલ એસોસિએશન ફોર ટ્રાવેલ બિહેવિયર રિસર્ચની કાર્યવાહી નમૂનાઓના ઉત્ક્રાંતિનું વર્ણન કરે છે. આ મોડેલોને આધુનિક પરિવહન આયોજન અને પરિવહન ઇજનેરી પાઠ્યપુસ્તકોમાં ગણવામાં આવે છે. ઝડપી મોડેલના વિકાસનું એક કારણ જરૂરિયાતની લાગણી હતી. પ્રણાલીઓ પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી રહી હતી (ખાસ કરીને પરિવહન પ્રણાલીઓ) જ્યાં ડાયવર્ઝન વળાંકમાં ઉપયોગમાં લેવાતા પ્રકારનો કોઈ પ્રયોગમૂલક અનુભવ ઉપલબ્ધ ન હતો. પસંદગીના નમૂનાઓ બે કરતાં વધુ વિકલ્પોની સરખામણી અને વિકલ્પોના લક્ષણોના મહત્વને મંજૂરી આપે છે. વિશ્લેષણ તકનીકની સામાન્ય ઇચ્છા હતી જે એકંદર વિશ્લેષણ પર ઓછી અને વધુ વર્તણૂકીય સામગ્રી સાથે આધારિત હતી. અને ત્યાં પણ આકર્ષણ હતું, કારણ કે પસંદગીના નમૂનાઓના તાર્કિક અને વર્તણૂકીય મૂળ 1920ના દાયકા સુધી વિસ્તરેલા છે તેમજ કેલ્વિન લેન્કેસ્ટરના ગ્રાહક વર્તણૂકીય સિદ્ધાંત, ઉપયોગિતા સિદ્ધાંત અને આધુનિક આંકડાકીય પદ્ધતિઓમાં મૂળ છે. પ્રારંભિક મનોવિજ્ઞાન કાર્યમાં લાક્ષણિક પ્રયોગ સામેલ છેઃ અહીં વજનવાળા બે પદાર્થો છે, ડબલ્યુ 1 અને ડબલ્યુ 2, જે ભારે છે? આવા પ્રયોગમાંથી તારણ એ આવશે કે વજનમાં જેટલો મોટો તફાવત હશે, તેટલી જ યોગ્ય રીતે પસંદ કરવાની સંભાવના વધારે હશે. યોગ્ય પરિણામ પરના આલેખ જેવા જ આલેખ. લુઇસ લિયોન થર્સ્ટોને (1920 ના દાયકામાં) પ્રસ્તાવ મૂક્યો હતો કે વજન, ડબલ્યુ = વી + ઇ, જ્યાં વી એ સાચું વજન છે અને ઇ એ ઇ (ઇ) = 0 સાથે રેન્ડમ છે. ઇ સામાન્ય રીતે અને સમાન રીતે વહેંચાયેલું છે (એન. આઈ. ડી.) એવી ધારણા દ્વિસંગી પ્રોબિટ મોડેલ આપે છે. ઇકોનોમેટ્રિક ફોર્મ્યુલેશન અર્થશાસ્ત્રીઓ ભૌતિક વજનને બદલે ઉપયોગિતા સાથે વ્યવહાર કરે છે, અને કહે છે કે અવલોકન કરેલ ઉપયોગિતા = સરેરાશ ઉપયોગિતા + યાદૃચ્છિક શબ્દ. પદાર્થ, x ની લાક્ષણિકતાઓ ધ્યાનમાં લેવી આવશ્યક છે, તેથી આપણી પાસે u (x) = v (x) + e (x) છે. જો આપણે થર્સ્ટનની ધારણાને અનુસરીએ, તો આપણી પાસે ફરીથી પ્રોબિટ મોડેલ છે. એક વિકલ્પ એ છે કે ભૂલની શરતો સ્વતંત્ર રીતે અને સમાન રીતે વેઇબુલ, ગુંબેલ પ્રકાર I અથવા બેવડા ઘાતાંકીય વિતરણ સાથે વહેંચાયેલી છે. (તેઓ ખૂબ સમાન છે, અને તેમની પૂંછડીઓમાં સામાન્ય વિતરણથી સહેજ અલગ (ગાઢ) છે). આનાથી મલ્ટીનોમિયલ લોગિટ મોડેલ (એમ. એન. એલ.) મળે છે. ડેનિયલ મેકફેડેને એવી દલીલ કરી હતી કે વેઇબુલ અન્ય વિતરણોની સરખામણીમાં ઇચ્છનીય ગુણધર્મો ધરાવે છે જેનો ઉપયોગ કરી શકાય છે. અન્ય વસ્તુઓ પૈકી, ભૂલની શરતો સામાન્ય રીતે અને સમાન રીતે વહેંચવામાં આવે છે. લોગિટ મોડેલ એ ફક્ત મોડ પસંદ કરવાની સંભાવના અને મોડ પસંદ ન કરવાની સંભાવનાનો લોગ રેશિયો છે. લોગિટ મોડેલ અને આપણે અગાઉ અંદાજ કરેલા એસ-કર્વ્સ વચ્ચેની ગાણિતિક સમાનતાનું નિરીક્ષણ કરો, જો કે અહીં સમયને બદલે ઉપયોગિતા સાથે શેર વધે છે. પસંદગીના મોડલ સાથે અમે મોડનો ઉપયોગ કરીને પ્રવાસીઓના હિસ્સાને સમજાવી રહ્યા છીએ (અથવા વ્યક્તિગત પ્રવાસી મુસાફરોની સંખ્યા સાથે ગુણાકાર કરીને મોડનો ઉપયોગ કરે તેવી સંભાવના). એસ-કર્વ્સ સાથેની સરખામણી સૂચવે છે કે જેમ જેમ તેમની ઉપયોગિતા વધે છે તેમ તેમ સ્થિતિઓ (અથવા તકનીકો) અપનાવવામાં આવે છે, જે સમય જતાં ઘણા કારણોસર થાય છે. પ્રથમ, કારણ કે ઉપયોગિતા પોતે નેટવર્ક અસરોનું કાર્ય છે, વધુ વપરાશકર્તાઓ, વધુ મૂલ્યવાન સેવા, નેટવર્કમાં જોડાવા સાથે સંકળાયેલી ઉપયોગિતા વધારે છે. બીજું કારણ કે વપરાશકર્તા ખર્ચમાં ઘટાડો થતાં ઉપયોગિતા વધે છે, જે ત્યારે થાય છે જ્યારે નિશ્ચિત ખર્ચ વધુ વપરાશકર્તાઓ પર ફેલાય છે (અન્ય નેટવર્ક અસર). ત્રીજી ટેકનોલોજીકલ પ્રગતિ, જે સમય જતાં થાય છે અને જેમ જેમ વપરાશકર્તાઓની સંખ્યા વધે છે તેમ તેમ સાપેક્ષ ખર્ચમાં ઘટાડો થાય છે. ઉપયોગિતા અભિવ્યક્તિનું ઉદાહરણ આપવામાં આવ્યું છેઃ જ્યાં પી. આઈ. = મોડ પસંદ કરવાની સંભાવના i. પી. એ. = ઓટો સી. એ. લેવાની સંભાવના, સી. ટી. = ઓટોની કિંમત, ટ્રાન્ઝિટ ટી. એ., ટી. ટી. = ઓટોની મુસાફરીનો સમય, ટ્રાન્ઝિટ I = આવક એન = પ્રવાસીઓની સંખ્યા બીજગણિત સાથે, મોડેલને તેના સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતા સ્વરૂપમાં અનુવાદિત કરી શકાય છેઃ આ મોડેલના અંદાજ અને ઉપયોગ વિશે બે વિરોધાભાસી નિવેદનો કરવા વાજબી છેઃ તે "કાર્ડનું ઘર" છે, અને તકનીકી રીતે સક્ષમ અને વિચારશીલ વિશ્લેષક દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાય છે, તે ઉપયોગી છે. "હાઉસ ઓફ કાર્ડ્સ" સમસ્યા મોટે ભાગે મોડેલ સ્પષ્ટીકરણના ઉપયોગિતા સિદ્ધાંતના આધારે ઉદભવે છે. મોટે ભાગે, ઉપયોગિતા સિદ્ધાંત ધારે છે કે (1) વપરાશકર્તાઓ અને સપ્લાયરો પાસે બજાર વિશે સંપૂર્ણ માહિતી હોય છે; (2) તેમની પાસે નિર્ધારક કાર્યો હોય છે (સમાન વિકલ્પોનો સામનો કરવો પડે છે, તેઓ હંમેશા સમાન પસંદગીઓ કરશે); અને (3) વિકલ્પો વચ્ચે ફેરબદલ કરવો એ નકામું છે. આ ધારણાઓ વર્તન વિશે જે જાણીતું છે તેની સાથે ખૂબ સારી રીતે બંધબેસતું નથી. વધુમાં, સમગ્ર વસ્તીમાં ઉપયોગિતાનું એકત્રીકરણ અશક્ય છે કારણ કે ત્યાં કોઈ સાર્વત્રિક ઉપયોગિતાનું પ્રમાણ નથી. ધારો કે વિકલ્પ પાસે નેટ યુટિલિટી યુજેકે (વિકલ્પ કે, વ્યક્તિ જે) છે. આપણે કલ્પના કરી શકીએ છીએ કે વ્યવસ્થિત ભાગ vjk જે ઑબ્જેક્ટ અને વ્યક્તિ j ની લાક્ષણિકતાઓનું કાર્ય છે, વત્તા રેન્ડમ ભાગ ejk, જે સ્વાદ, નિરીક્ષણ ભૂલો અને અન્ય વસ્તુઓના સમૂહને રજૂ કરે છે (તે અહીં અસ્પષ્ટ થઈ જાય છે). (વાહન જેવી વસ્તુમાં ઉપયોગિતા હોતી નથી, તે વાહનની લાક્ષણિકતાઓ છે જે ઉપયોગિતા ધરાવે છે.) e નો પરિચય આપણને થોડું એકત્રીકરણ કરવા દે છે. ઉપર નોંધ્યા મુજબ, આપણે અવલોકનક્ષમ ઉપયોગિતાને એક કાર્ય તરીકે વિચારીએ છીએઃ જ્યાં દરેક ચલ ઓટો ટ્રીપની લાક્ષણિકતા રજૂ કરે છે. મૂલ્ય β0 ને વૈકલ્પિક ચોક્કસ અચળાંક કહેવામાં આવે છે. મોટાભાગના મોડેલર્સ કહે છે કે તે સમીકરણમાંથી બાકી રહેલી લાક્ષણિકતાઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે (દા. ત., મોડની રાજકીય શુદ્ધતા, જો હું પરિવહન કરું છું તો હું નૈતિક રીતે ન્યાયી અનુભવું છું, તેથી β0 ઓટોમોબાઇલ માટે નકારાત્મક હોઈ શકે છે), પરંતુ તેમાં ભૂલ શરતો NID બનાવવા માટે જે જરૂરી છે તે શામેલ છે. ઇકોનોમેટ્રિક અંદાજ હવે કેટલીક તકનીકી બાબતો તરફ વળતાં, આપણે v (x) નો અંદાજ કેવી રીતે લગાવી શકીએ? ઉપયોગિતા (v (x)) અવલોકનક્ષમ નથી. આપણે જે અવલોકન કરી શકીએ છીએ તે પસંદગીઓ છે (જેમ કે, 0 અથવા 1 તરીકે માપવામાં આવે છે), અને આપણે પસંદગીઓની સંભાવનાઓ વિશે વાત કરવા માંગીએ છીએ જે 0 થી 1 સુધીની હોય છે. (જો આપણે 0s અને 1s પર રીગ્રેસન કરીએ તો આપણે જે માટે ઓટો લેવાની 1.4 અથવા-0.2 ની સંભાવનાને માપી શકીએ છીએ.) વધુમાં, ભૂલની શરતોના વિતરણમાં યોગ્ય આંકડાકીય લાક્ષણિકતાઓ નહીં હોય. એમ. એન. એલ. નો અભિગમ આ કાર્યાત્મક સ્વરૂપની મહત્તમ સંભાવનાનો અંદાજ કાઢવાનો છે. સંભાવના કાર્ય છેઃ આપણે અંદાજિત પરિમાણો માટે હલ કરીએ છીએ જે મહત્તમ L * છે. આવું ત્યારે થાય છે જ્યારેઃ લોગ-લાઇક્લીહૂડ સાથે કામ કરવું સરળ બને છે, કારણ કે ઉત્પાદનો રકમ તરફ વળે છેઃ જ્હોન બિટ્ઝનની ટ્રાન્સપોર્ટેશન ઇકોનોમિક્સ નોટ્સમાંથી અપનાવવામાં આવેલા ઉદાહરણનો વિચાર કરો. ધારો કે X એ દ્વિસંગી ચલ છે જે સંભાવના γ સાથે 1 ની બરાબર છે, અને સંભાવના (1 − ગામા) સાથે 0 ની બરાબર છે. પછી f (0) = (1 − γ) અને f (1) = γ. ધારો કે આપણી પાસે X ના 5 અવલોકનો છે, જે નમૂના {1,1,1,0,1} આપે છે. γ નો મહત્તમ સંભાવના અંદાજકાર શોધવા માટે γ ના વિવિધ મૂલ્યોની તપાસ કરો, અને આ મૂલ્યો માટે નમૂના દોરવાની સંભાવના નક્કી કરો {1,1,1,0,1} જો γ મૂલ્ય 0 લે છે, તો આપણો નમૂનો દોરવાની સંભાવના 0 છે. જો γ એ 0.1 હોય, તો આપણો નમૂનો મેળવવાની સંભાવના છેઃ f (1,1,1,0,1) = f (1) f (1) f (0) f (1) = 0.1 × 0.1 × 0.1 × 0.9 × 0.1 = 0.00009 આપણે γ ની શ્રેણીમાં આપણો નમૂનો મેળવવાની સંભાવનાની ગણતરી કરી શકીએ છીએ-આ આપણું સંભાવના કાર્ય છે. લોગિટ મોડેલમાં n સ્વતંત્ર અવલોકનો માટે સંભાવના કાર્ય એ છે કે જ્યાંઃ Yi = 1 અથવા 0 (પસંદ કરવું દા. ત. ઓટો અથવા નોટ-ઓટો) અને પી. આઈ. = યી = 1 અવલોકનની સંભાવના લોગ સંભાવના આ રીતે છેઃ દ્વિપદી (બે વૈકલ્પિક) લોગિટ મોડેલમાં, તેથી લોગ-લાઇકીલીહૂડ ફંક્શન આંશિક ડેરિવેટિવ્ઝને શૂન્ય પર સેટ કરીને મહત્તમ કરવામાં આવે છેઃ ઉપરોક્ત આધુનિક એમ. એન. એલ. પસંદગી મોડેલિંગનો સાર આપે છે. "લાલ બસ, વાદળી બસ" સમસ્યા; નેસ્ટેડ મોડેલ્સનો ઉપયોગ (દા. ત., ઓટો અને પરિવહન વચ્ચેની પસંદગીનો અંદાજ કાઢો, અને પછી રેલ અને બસ પરિવહન વચ્ચેની પસંદગીનો અંદાજ કાઢો); ગ્રાહકોના વધારાના માપ કેવી રીતે મેળવી શકાય છે; અને મોડેલ અંદાજ, યોગ્યતાની ભલાઈ, વગેરે. આ વિષયો માટે ઓર્ટુઝર અને વિલમસેન (2001) જેવા પાઠ્યપુસ્તકો જુઓ. મૂળ તરફ પાછા ફરવું ઉપરની ચર્ચા અર્થશાસ્ત્રીની ઉપયોગિતા રચના પર આધારિત છે. એમ. એન. એલ. મોડેલિંગ વિકસાવવામાં આવ્યું તે સમયે મનોવિજ્ઞાનીની પસંદગીના કાર્ય પર થોડું ધ્યાન આપવામાં આવ્યું હતું (દા. ત., લ્યુસની પસંદગીના સિદ્ધાંતોની ચર્ચા તેમના વ્યક્તિગત પસંદગી વર્તન, 1959 માં કરવામાં આવી હતી). કોમ્પ્યુટેશનલ પ્રોસેસ મોડેલિંગમાં તેની વિશ્લેષણાત્મક બાજુ છે. જ્યારે લોકો પસંદગી કરે છે અથવા સમસ્યાઓ હલ કરે છે ત્યારે તેઓ કેવી રીતે વિચારે છે તેના પર ભાર મૂકવામાં આવે છે (જુઓ નેવેલ અને સિમોન 1972). બીજી રીતે કહીએ તો, ઉપયોગિતા સિદ્ધાંતથી વિપરીત, તે પસંદગી પર નહીં પરંતુ પસંદગીની રીત પર ભાર મૂકે છે. તે મુસાફરીની પસંદગીઓ અને પ્રવૃત્તિઓના એજન્ડા માટે એક વૈચારિક માળખું પ્રદાન કરે છે જેમાં લાંબા અને ટૂંકા ગાળાની યાદશક્તિ, પ્રભાવકો અને વિચાર અને નિર્ણય પ્રક્રિયાઓના અન્ય પાસાઓને ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે. તે જે રીતે માહિતીની શોધ કરવામાં આવે છે અને તેના પર કાર્યવાહી કરવામાં આવે છે તેની સાથે વ્યવહાર કરતા નિયમોનું સ્વરૂપ લે છે. પરિવહન કાર્યમાં વર્તણૂકીય વિશ્લેષણ પર ઘણું ધ્યાન આપવામાં આવ્યું હોવા છતાં, શ્રેષ્ઠ આધુનિક મનોવૈજ્ઞાનિક વિચારો જ આ ક્ષેત્રમાં પ્રવેશવાની શરૂઆત કરી રહ્યા છે. (ઉદાહરણ તરીકે. ગોલ્લેજ, ક્વાન અને ગાર્લિંગ 1984; ગાર્લિંગ, ક્વાન અને ગોલ્લેજ 1994). એક્સટર્નલ લિંક્સ ટ્રાન્સપોર્ટેશન સિસ્ટમ્સ એનાલિસિસ મોડલ-ટીએસએએમ એ યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સમાં ઇન્ટરસિટી ટ્રાવેલ બિહેવિયરની આગાહી કરવા માટેનું રાષ્ટ્રવ્યાપી પરિવહન આયોજન મોડેલ છે. ઉડ્ડયનની પર્યાવરણીય અસર પણ જુઓ હાયપરમોબિલિટી (મુસાફરી) મોડલ શેર ટ્રાવેલ બિહેવિયર સંદર્ભો ગાર્લિંગ, ટોમી, મેઇ-પો ક્વાન અને રેજિનાલ્ડ જી. ગોલેજ ચૂકવવા માટે ઇચ્છા. ઘરગથ્થુ પ્રવૃત્તિ સમયપત્રક, પરિવહન સંશોધન, 22બી, પૃષ્ઠ. 333-353. 1994. ગોલ્લેજ. રેજિનાલ્ડ જી., મેઈ પો ક્વાન, અને ટોમી ગાર્લિંગ, "કોમ્પ્યુટેશનલ પ્રોસેસ મોડેલિંગ ઓફ હાઉસહોલ્ડ ટ્રાવેલ ડિસિઝન્સ", પેપર્સ ઇન રિજનલ સાયન્સ, 73, pp. 99-118. 1984. લેન્કેસ્ટર, કે. જે., ગ્રાહક સિદ્ધાંત માટે એક નવો અભિગમ. જર્નલ ઓફ પોલિટિકલ ઇકોનોમી, 1966. 74 (2): પૃ. 132-157. લ્યુસ, ડંકન આર. (1959). વ્યક્તિગત પસંદગીનું વર્તન, એક સૈદ્ધાંતિક વિશ્લેષણ. ન્યૂ યોર્ક, વિલી. નેવેલ, એ. અને સિમોન, એચ. એ. 1972). માનવીય સમસ્યાનું સમાધાન. એન્ગલવુડ ક્લિફ્સ, એનજેઃ પ્રેન્ટિસ હોલ. ઓર્ટુઝર, જુઆન ડી ડિઓસ અને એલ. જી. વિલુમસેનનું મોડેલિંગ ટ્રાન્સપોર્ટ. ત્રીજી આવૃત્તિ. વિલી એન્ડ સન્સ. 2001, થર્સ્ટોન, એલ. એલ. (1927). તુલનાત્મક ચુકાદાનો કાયદો. મનોવૈજ્ઞાનિક સમીક્ષા, 34,278-286. વોર્નર, સ્ટેન 1962 સ્ટ્રેટેજિક ચોઇસ ઓફ મોડ ઇન અર્બન ટ્રાવેલઃ એ સ્ટડી ઓફ બાઈનરી ચોઇસ ટ્રાન્સપોર્ટેશન પ્લાનિંગ