Mode choice
ভ্রমণ বিতরণ এবং পূর্ববর্তী রুট অ্যাসাইনমেন্ট অনুসরণ করে পরিবহন পরিকল্পনার প্রচলিত চার-ধাপের পরিবহন পূর্বাভাস মডেলের তৃতীয় ধাপ হল মোড পছন্দ বিশ্লেষণ। ট্রিপ ডিস্ট্রিবিউশন দ্বারা প্রদত্ত মূল-গন্তব্য টেবিল ইনপুট থেকে, মোড পছন্দ বিশ্লেষণ মডেলারকে ভ্রমণকারীরা পরিবহনের একটি নির্দিষ্ট পদ্ধতি ব্যবহার করবে এমন সম্ভাবনা নির্ধারণ করতে দেয়। এই সম্ভাব্যতাগুলিকে মডেল শেয়ার বলা হয় এবং প্রতিটি সম্ভাব্য মোড ব্যবহার করে নেওয়া ভ্রমণের পরিমাণের একটি অনুমান তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ইতিহাস শিকাগো এরিয়া ট্রান্সপোর্টেশন স্টাডি (সিএটিএস) দ্বারা বিকশিত প্রাথমিক পরিবহন পরিকল্পনা মডেল ট্রানজিটের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এটি জানতে চেয়েছিল যে ট্রানজিটের মাধ্যমে কত ভ্রমণ অব্যাহত থাকবে। সিএটিএস ট্রানজিট ট্রিপগুলিকে দুটি শ্রেণীতে বিভক্ত করেছেঃ সেন্ট্রাল বিজনেস ডিস্ট্রিক্ট বা সিবিডি (প্রধানত সাবওয়ে/এলিভেটেড ট্রানজিট, এক্সপ্রেস বাস এবং কমিউটার ট্রেনের মাধ্যমে) এবং অন্যান্য (প্রধানত স্থানীয় বাস ব্যবস্থায়)। পরেরটির জন্য, গাড়ির মালিকানা এবং ব্যবহার বৃদ্ধি বাস ব্যবহারের বিরুদ্ধে একটি বিনিময় ছিল; প্রবণতা তথ্য ব্যবহার করা হয়েছিল। সিবিডি ভূমি ব্যবহারের অনুমানের সাথে ঐতিহাসিক মোড পছন্দের তথ্য ব্যবহার করে সিবিডি ভ্রমণ বিশ্লেষণ করা হয়েছিল। অনেক গবেষণায় কিছুটা অনুরূপ কৌশল ব্যবহার করা হয়েছিল। উদাহরণস্বরূপ, সিএটিএস-এর দুই দশক পরে, লন্ডন গবেষণা মূলত একই পদ্ধতি অনুসরণ করেছিল, কিন্তু এই ক্ষেত্রে, গবেষকরা প্রথমে শহরের অভ্যন্তরীণ অংশে এবং বাইরের অংশে করা ভ্রমণগুলিতে বিভক্ত করেছিলেন। এই পদ্ধতিটি অনুসরণ করা হয়েছিল কারণ এটি মনে করা হয়েছিল যে আয় (অটোমোবাইল ক্রয় এবং ব্যবহারের ফলে) মোড পছন্দকে চালিত করে। ডাইভারশন কার্ভ কৌশল ক্যাটস-এ ডাইভারশন কার্ভ কৌশল উপলব্ধ ছিল এবং কিছু কাজের জন্য সেগুলি ব্যবহার করা হত। প্রথমে, সিএটিএস রাস্তা এবং প্রধান সড়ক থেকে প্রস্তাবিত এক্সপ্রেসওয়েতে অটো ট্র্যাফিকের ডাইভারশন অধ্যয়ন করে। বাইপাসটি কত শতাংশ ট্র্যাফিক ব্যবহার করবে তা খুঁজে বের করার জন্য শহরগুলির চারপাশে নির্মিত বাইপাসগুলির জন্য ডাইভারশন বক্ররেখাও ব্যবহার করা হয়েছিল। ডাইভারশন বক্ররেখা বিশ্লেষণের মোড পছন্দ সংস্করণটি এইভাবে এগিয়ে যায়ঃ একটি অনুপাত তৈরি করে, বলুনঃ যেখানেঃ সেমি = মোড দ্বারা ভ্রমণের সময় এম এবং আর ফর্মের পরীক্ষামূলক তথ্যঃ আমরা যে আর গণনা করেছি তা দেওয়া, গ্রাফটি আমাদের বাজারের ব্যবহারকারীদের শতাংশ বলে যে ট্রানজিট বেছে নেবে। কৌশলটির একটি বৈচিত্র্য হল ডাইভারশন অনুপাতে সময়ের পরিবর্তে খরচ ব্যবহার করা। সময় বা ব্যয়ের অনুপাত ব্যবহার করার সিদ্ধান্ত হাতে থাকা সমস্যাটিকে সক্রিয় করে তোলে। ট্রানজিট সংস্থাগুলি বিভিন্ন ধরনের পরিস্থিতির জন্য ডাইভারশন বক্ররেখা তৈরি করেছিল, তাই আয় এবং জনসংখ্যার ঘনত্বের মতো চলকগুলি অন্তর্নিহিতভাবে প্রবেশ করেছিল। ডাইভারশন বক্ররেখা অভিজ্ঞতাগত পর্যবেক্ষণের উপর ভিত্তি করে এবং তাদের উন্নতি আরও ভাল (আরও বেশি করে নির্দেশিত) তথ্যের ফলে হয়েছে। অনেক বাজারের জন্য বক্ররেখা পাওয়া যায়। ডেটা এবং অ্যারের ফলাফল পাওয়া কঠিন নয়। ট্রানজিটের সম্প্রসারণ অপারেটর এবং পরিকল্পনাকারীদের দ্বারা তথ্য বিকাশকে অনুপ্রাণিত করেছে। ইয়াকভ জাহাভির ইউ. এম. ও. টি গবেষণায়, যা আগে আলোচনা করা হয়েছে, ডাইভারশন বক্ররেখার অনেক উদাহরণ রয়েছে। এক অর্থে, ডাইভারশন কার্ভ বিশ্লেষণ হল এক্সপার্ট সিস্টেম বিশ্লেষণ। পরিকল্পনাকারীরা আশেপাশের এলাকাগুলিকে "চোখ বুলিয়ে" রাখতে পারে এবং রুট এবং দিনের সময় অনুসারে ট্রানজিট রাইডারশিপ অনুমান করতে পারে। পরিবর্তে, ডাইভারশন পরীক্ষামূলকভাবে পর্যবেক্ষণ করা হয় এবং চার্ট আঁকা হয়। পৃথক ভ্রমণ চাহিদা মডেল ট্র্যাফিক জেনারেশনের পরিশিষ্টে ভ্রমণ চাহিদা তত্ত্ব চালু করা হয়েছিল। এই ক্ষেত্রের মূল বিষয় হল 1962 সালে স্ট্যান ওয়ার্নারের কাজ অনুসরণ করে তৈরি করা মডেলগুলির সেট (স্ট্র্যাটেজিক চয়েস অফ মোড ইন আরবান ট্র্যাভেলঃ এ স্টাডি অফ বাইনারি চয়েস)। সিএটিএস-এর তথ্য ব্যবহার করে ওয়ার্নার জীববিজ্ঞান এবং মনোবিজ্ঞানের মডেল ব্যবহার করে শ্রেণিবিন্যাস কৌশলগুলি তদন্ত করেছিলেন। ওয়ার্নার এবং অন্যান্য প্রাথমিক তদন্তকারীদের কাছ থেকে তৈরি, পৃথক চাহিদা মডেল আবির্ভূত হয়েছিল। বিশ্লেষণ পৃথক যে ব্যক্তিরা পর্যবেক্ষণের মৌলিক একক, তবুও সমষ্টিগত কারণ মডেলগুলি জনসংখ্যার পছন্দের আচরণ বর্ণনা করে পরামিতিগুলির একটি একক সেট দেয়। আচরণ প্রবেশ করে কারণ তত্ত্বটি অর্থনীতি থেকে ভোক্তা আচরণের ধারণাগুলি এবং মনোবিজ্ঞান থেকে পছন্দের আচরণের ধারণাগুলির অংশগুলি ব্যবহার করে। ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়, বার্কলে (বিশেষত ড্যানিয়েল ম্যাকফ্যাডেন, যিনি তাঁর প্রচেষ্টার জন্য অর্থনীতিতে নোবেল পুরস্কার জিতেছেন) এবং ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অফ টেকনোলজি (মোশে বেন-আকিভা) (এবং এমআইটি সম্পর্কিত পরামর্শ সংস্থাগুলিতে, বিশেষত কেমব্রিজ সিস্টেমেটিকস) গবেষকরা পছন্দের মডেল, ডাইরেক্ট ডিমান্ড মডেল (ডিডিএম), র্যান্ডম ইউটিলিটি মডেল (আরইউএম) বা তার সর্বাধিক ব্যবহৃত আকারে মাল্টিনোমিয়াল লগিট মডেল (এমএনএল) হিসাবে পরিচিত হয়ে উঠেছে। পছন্দের মডেলগুলি অনেক মনোযোগ এবং কাজ আকর্ষণ করেছে; ইন্টারন্যাশনাল অ্যাসোসিয়েশন ফর ট্র্যাভেল বিহেভিয়ার রিসার্চের কার্যধারা মডেলগুলির বিবর্তনকে বর্ণনা করে। মডেলগুলি আধুনিক পরিবহন পরিকল্পনা এবং পরিবহন প্রকৌশল পাঠ্যপুস্তকে বিবেচনা করা হয়। দ্রুত মডেল বিকাশের একটি কারণ ছিল একটি অনুভূত প্রয়োজন। পদ্ধতিগুলি প্রস্তাব করা হয়েছিল (বিশেষত ট্রানজিট সিস্টেম) যেখানে ডাইভারশন বক্ররেখায় ব্যবহৃত ধরণের কোনও অভিজ্ঞতাগত অভিজ্ঞতা উপলব্ধ ছিল না। পছন্দের মডেলগুলি দুটির বেশি বিকল্পের তুলনা এবং বিকল্পগুলির বৈশিষ্ট্যগুলির গুরুত্বের অনুমতি দেয়। এমন একটি বিশ্লেষণ কৌশলের সাধারণ আকাঙ্ক্ষা ছিল যা সামগ্রিক বিশ্লেষণের উপর কম নির্ভরশীল এবং বৃহত্তর আচরণগত বিষয়বস্তু সহ। এবং আকর্ষণও ছিল, কারণ পছন্দের মডেলগুলির যৌক্তিক এবং আচরণগত শিকড় 1920-এর দশক পর্যন্ত প্রসারিত রয়েছে এবং সেইসাথে কেলভিন ল্যানকাস্টারের ভোক্তা আচরণ তত্ত্ব, উপযোগিতা তত্ত্ব এবং আধুনিক পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিতে শিকড় রয়েছে। মনস্তাত্ত্বিক শিকড় প্রাথমিক মনোবিজ্ঞানের কাজে সাধারণ পরীক্ষাটি জড়িত ছিলঃ এখানে ওজনের দুটি বস্তু রয়েছে, ডাব্লু1 এবং ডাব্লু2, কোনটি ভারী? এই ধরনের পরীক্ষা থেকে পাওয়া যায় যে, ওজনের পার্থক্য যত বেশি হবে, সঠিকভাবে বেছে নেওয়ার সম্ভাবনা তত বেশি হবে। সঠিক ফলাফলের অনুরূপ গ্রাফ। লুই লিওন থারস্টোন প্রস্তাব করেছিলেন (1920-এর দশকে) যে অনুভূত ওজন, ডাব্লু = ভি + ই, যেখানে ভি হল প্রকৃত ওজন এবং ই হল এলোমেলো এবং ই (ই) = 0। এই ধারণা যে ই সাধারণত এবং অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয় (এনআইডি) বাইনারি প্রোবিট মডেল প্রদান করে। অর্থনীতিবিদরা ভৌত ওজনের পরিবর্তে উপযোগিতা নিয়ে কাজ করেন এবং বলেন যে পর্যবেক্ষিত উপযোগিতা = গড় উপযোগিতা + এলোমেলো শব্দ। বস্তুর বৈশিষ্ট্য, x, অবশ্যই বিবেচনা করতে হবে, তাই আমাদের আছে u (x) = v (x) + e (x)। আমরা যদি থার্স্টনের অনুমান অনুসরণ করি, তাহলে আমাদের আবার একটি প্রবিট মডেল রয়েছে। একটি বিকল্প হল অনুমান করা যে ত্রুটি পদগুলি স্বাধীনভাবে এবং একটি ওয়েইবুল, গাম্বেল টাইপ I, বা ডাবল এক্সপোনেনশিয়াল ডিস্ট্রিবিউশনের সাথে অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়। (এগুলি অনেকটা একই রকম, এবং স্বাভাবিক বণ্টন থেকে তাদের লেজের (পুরু) মধ্যে সামান্য পার্থক্য রয়েছে)। এটি মাল্টিনোমিয়াল লগিট মডেল (এম. এন. এল) তৈরি করে। ড্যানিয়েল ম্যাকফ্যাডেন যুক্তি দিয়েছিলেন যে ওয়েইবুলের অন্যান্য বিতরণের তুলনায় পছন্দসই বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা ব্যবহার করা যেতে পারে। অন্যান্য বিষয়ের মধ্যে, ত্রুটির শর্তাবলী সাধারণত এবং অভিন্নভাবে বিতরণ করা হয়। লগিট মডেলটি কেবল একটি মোড নির্বাচন না করার সম্ভাবনার সাথে একটি মোড বেছে নেওয়ার সম্ভাবনার একটি লগ অনুপাত। লজিট মডেল এবং এস-বক্ররেখার মধ্যে গাণিতিক সাদৃশ্য লক্ষ্য করুন যা আমরা আগে অনুমান করেছিলাম, যদিও এখানে সময়ের পরিবর্তে উপযোগিতার সঙ্গে শেয়ার বৃদ্ধি পায়। একটি পছন্দের মডেলের মাধ্যমে আমরা একটি মোড ব্যবহার করে ভ্রমণকারীদের অংশ ব্যাখ্যা করছি (অথবা একজন পৃথক ভ্রমণকারী ভ্রমণকারীদের সংখ্যা দ্বারা গুণিত একটি মোড ব্যবহার করার সম্ভাবনা)। এস-বক্ররেখার সাথে তুলনাটি ইঙ্গিত দেয় যে মোডগুলি (বা প্রযুক্তিগুলি) তাদের উপযোগিতা বৃদ্ধির সাথে সাথে গৃহীত হয়, যা সময়ের সাথে সাথে বিভিন্ন কারণে ঘটে। প্রথমত, যেহেতু ইউটিলিটি নিজেই নেটওয়ার্ক প্রভাবের একটি ফাংশন, তাই যত বেশি ব্যবহারকারী, তত বেশি মূল্যবান পরিষেবা, নেটওয়ার্কে যোগদানের সাথে যুক্ত ইউটিলিটি তত বেশি। দ্বিতীয়ত, ব্যবহারকারীর খরচ কমে যাওয়ার সঙ্গে সঙ্গে উপযোগিতা বৃদ্ধি পায়, যা ঘটে যখন নির্দিষ্ট খরচ আরও বেশি ব্যবহারকারীর মধ্যে ছড়িয়ে যেতে পারে (আরেকটি নেটওয়ার্ক প্রভাব)। তৃতীয় প্রযুক্তিগত অগ্রগতি, যা সময়ের সাথে সাথে ঘটে এবং ব্যবহারকারীর সংখ্যা বাড়ার সাথে সাথে আপেক্ষিক ব্যয় হ্রাস পায়। একটি ইউটিলিটি এক্সপ্রেশনের একটি উদাহরণ দেওয়া হয়েছেঃ যেখানে পাই = মোড বেছে নেওয়ার সম্ভাবনা i. পিএ = অটো সিএ নেওয়ার সম্ভাবনা, সিটি = অটো খরচ, ট্রানজিট টিএ, টিটি = অটো ভ্রমণের সময়, ট্রানজিট আই = আয় এন = ভ্রমণকারীদের সংখ্যা বীজগণিতের সাথে, মডেলটিকে তার সর্বাধিক ব্যবহৃত আকারে অনুবাদ করা যেতে পারেঃ এই মডেলের অনুমান এবং ব্যবহার সম্পর্কে দুটি পরস্পরবিরোধী বিবৃতি দেওয়া ন্যায্যঃ এটি একটি "কার্ডের ঘর", এবং প্রযুক্তিগতভাবে দক্ষ এবং চিন্তাশীল বিশ্লেষক দ্বারা ব্যবহৃত, এটি কার্যকর। "হাউস অফ কার্ডস" সমস্যাটি মূলত মডেল স্পেসিফিকেশনের ইউটিলিটি তত্ত্বের ভিত্তি থেকে উদ্ভূত হয়। মোটামুটিভাবে, ইউটিলিটি তত্ত্বটি ধরে নেয় যে (1) ব্যবহারকারী এবং সরবরাহকারীদের বাজার সম্পর্কে নিখুঁত তথ্য রয়েছে; (2) তাদের নির্ধারক ফাংশন রয়েছে (একই বিকল্পের মুখোমুখি হয়ে, তারা সর্বদা একই পছন্দ করবে); এবং (3) বিকল্পগুলির মধ্যে পরিবর্তন করা ব্যয়হীন। এই অনুমানগুলি আচরণ সম্পর্কে যা জানা যায় তার সাথে খুব ভালভাবে খাপ খায় না। উপরন্তু, জনসংখ্যা জুড়ে উপযোগিতার সমষ্টি অসম্ভব কারণ কোনও সর্বজনীন উপযোগিতা স্কেল নেই। ধরুন একটি বিকল্পের একটি নেট ইউটিলিটি ইউজেকে (বিকল্প কে, ব্যক্তি জে) রয়েছে। আমরা কল্পনা করতে পারি যে একটি নিয়মতান্ত্রিক অংশ ভিজেকে থাকা যা একটি বস্তু এবং ব্যক্তি জে-এর বৈশিষ্ট্যগুলির একটি ফাংশন, এবং একটি এলোমেলো অংশ ইজকে, যা স্বাদ, পর্যবেক্ষণগত ত্রুটি এবং অন্যান্য জিনিসের একটি গুচ্ছকে উপস্থাপন করে (এটি এখানে অস্পষ্ট হয়ে যায়)। (যানবাহনের মতো কোনও বস্তুর কোনও উপযোগিতা নেই, এটি এমন একটি গাড়ির বৈশিষ্ট্য যার উপযোগিতা রয়েছে।) ই-এর ভূমিকা আমাদের কিছু সমষ্টি করতে দেয়। উপরে উল্লিখিত হিসাবে, আমরা পর্যবেক্ষণযোগ্য উপযোগিতাকে একটি ফাংশন হিসাবে মনে করিঃ যেখানে প্রতিটি পরিবর্তনশীল অটো ট্রিপের একটি বৈশিষ্ট্য উপস্থাপন করে। β0-এর মানকে বিকল্প নির্দিষ্ট ধ্রুবক বলা হয়। বেশিরভাগ মডেলাররা বলেন যে এটি সমীকরণের বাইরে থাকা বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতিনিধিত্ব করে (উদাহরণস্বরূপ, একটি মোডের রাজনৈতিক সঠিকতা, যদি আমি ট্রানজিট নিই তবে আমি নৈতিকভাবে ধার্মিক বোধ করি, তাই β0 অটোমোবাইলের জন্য নেতিবাচক হতে পারে), তবে এতে ত্রুটি শর্তাদি এনআইডি তৈরি করার জন্য যা প্রয়োজন তা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। অর্থনৈতিক অনুমান এখন কিছু প্রযুক্তিগত বিষয়ের দিকে ফিরে, আমরা কিভাবে v (x) অনুমান করব? ইউটিলিটি (ভি (এক্স)) পর্যবেক্ষণযোগ্য নয়। আমরা যা পর্যবেক্ষণ করতে পারি তা হল পছন্দগুলি (ধরুন, 0 বা 1 হিসাবে পরিমাপ করা হয়), এবং আমরা 0 থেকে 1 পর্যন্ত পছন্দগুলির সম্ভাব্যতা সম্পর্কে কথা বলতে চাই। (যদি আমরা 0s এবং 1s-এ একটি রিগ্রেশন করি তবে আমরা জে-এর জন্য একটি অটো নেওয়ার 1.4 বা-0.2 সম্ভাবনা পরিমাপ করতে পারি।) উপরন্তু, ত্রুটি শর্তাবলীর বিতরণে উপযুক্ত পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য থাকবে না। এম. এন. এল পদ্ধতিটি হল এই কার্যকরী রূপটির সর্বাধিক সম্ভাব্যতা অনুমান করা। সম্ভাব্যতা ফাংশনটি হ 'লঃ আমরা আনুমানিক পরামিতিগুলির জন্য সমাধান করি যা সর্বাধিক L *। এটি ঘটে যখনঃ লগ-লাইকিহুডের সাথে কাজ করা সহজ হয়, কারণ পণ্যগুলি যোগফলের দিকে মোড় নেয়ঃ জন বিটজানের পরিবহন অর্থনীতি নোটস থেকে গৃহীত একটি উদাহরণ বিবেচনা করুন। ধরা যাক X একটি বাইনারি পরিবর্তনশীল যা সম্ভাব্যতা γ সহ 1 এর সমান এবং সম্ভাব্যতা (1 − গামা) সহ 0 এর সমান। তারপর f (0) = (1 − γ) এবং f (1) = γ। ধরুন, আমাদের কাছে X-এর 5টি পর্যবেক্ষণ রয়েছে, যা নমুনা {1,1,1,0,1} প্রদান করে। γ-এর সর্বাধিক সম্ভাব্যতা অনুমানকারী খুঁজে বের করার জন্য γ-এর বিভিন্ন মান পরীক্ষা করুন এবং এই মানগুলির জন্য নমুনাটি আঁকার সম্ভাবনা নির্ধারণ করুন {1,1,1,0,1} যদি γ মানটি 0 নেয়, তবে আমাদের নমুনাটি আঁকার সম্ভাবনা 0। যদি γ 0.1 হয়, তাহলে আমাদের নমুনা পাওয়ার সম্ভাবনা হবেঃ 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 আমরা γ-এর পরিসরে আমাদের নমুনা পাওয়ার সম্ভাবনা গণনা করতে পারি-এটি আমাদের সম্ভাব্যতা ফাংশন। একটি লগিট মডেলে n স্বাধীন পর্যবেক্ষণের জন্য সম্ভাব্যতা ফাংশন হল যেখানেঃ Yi = 1 বা 0 (যেমন নির্বাচন করা। স্বয়ংক্রিয় বা স্বয়ংক্রিয় নয়) এবং পাই = ইয়ি = 1 পর্যবেক্ষণের সম্ভাবনা লগ সম্ভাবনা এইভাবেঃ দ্বিপদী (দুটি বিকল্প) লগিট মডেলে, তাই লগ-লাইকিহুড ফাংশনটি আংশিক ডেরিভেটিভকে শূন্যে সেট করে সর্বাধিক করা হয়ঃ উপরেরটি আধুনিক এমএনএল পছন্দ মডেলিংয়ের সারমর্ম দেয়। "লাল বাস, নীল বাস" সমস্যা; নেস্টেড মডেলের ব্যবহার (যেমন, অটো এবং ট্রানজিটের মধ্যে পছন্দের অনুমান করা, এবং তারপর রেল ও বাস ট্রানজিটের মধ্যে পছন্দের অনুমান করা); ভোক্তাদের উদ্বৃত্ত পরিমাপ কীভাবে পাওয়া যেতে পারে; এবং মডেলের অনুমান, উপযুক্ততার গুণাগুণ ইত্যাদি বিষয়গুলি স্পর্শ করা হয়নি। এই বিষয়গুলির জন্য একটি পাঠ্যপুস্তক দেখুন যেমন অর্টুজার এবং উইলুমসেন (2001)। মূলের দিকে ফিরে যাওয়া উপরের আলোচনাটি অর্থনীতিবিদের উপযোগিতা গঠনের উপর ভিত্তি করে। এম. এন. এল মডেলিং বিকশিত হওয়ার সময় মনোবিজ্ঞানীদের পছন্দের কাজের প্রতি কিছুটা মনোযোগ দেওয়া হয়েছিল (যেমন, লুসের পছন্দের স্বতঃসিদ্ধগুলি তাঁর ব্যক্তিগত পছন্দ আচরণ, 1959-এ আলোচনা করা হয়েছে)। গণনামূলক প্রক্রিয়া মডেলিং-এ এর একটি বিশ্লেষণাত্মক দিক রয়েছে। লোকেরা যখন পছন্দ করে বা সমস্যা সমাধান করে তখন তারা কীভাবে চিন্তা করে তার উপর জোর দেওয়া হয় (নিওয়েল এবং সাইমন 1972 দেখুন)। অন্যভাবে বললে, উপযোগিতা তত্ত্বের বিপরীতে, এটি পছন্দের উপর জোর দেয় না বরং যেভাবে পছন্দ করা হয়েছিল তার উপর জোর দেয়। এটি দীর্ঘ এবং স্বল্পমেয়াদী স্মৃতি, প্রভাবক এবং চিন্তা ও সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়ার অন্যান্য দিকগুলির বিবেচনার সাথে জড়িত ভ্রমণ পছন্দ এবং ক্রিয়াকলাপের এজেন্ডার জন্য একটি ধারণাগত কাঠামো সরবরাহ করে। এটি তথ্য অনুসন্ধান এবং তার উপর যেভাবে কাজ করা হয় তার সাথে সম্পর্কিত নিয়মের রূপ নেয়। যদিও পরিবহণের কাজে আচরণগত বিশ্লেষণের দিকে অনেক মনোযোগ দেওয়া হয়, তবে আধুনিক মনস্তাত্ত্বিক ধারণাগুলির মধ্যে সেরাটি কেবল ক্ষেত্রে প্রবেশ করতে শুরু করেছে। (যেমন। গোলেজ, কোয়ান এবং গার্লিং 1984; গার্লিং, কোয়ান এবং গোলেজ 1994)। এক্সটার্নাল লিঙ্কস ট্রান্সপোর্টেশন সিস্টেমস অ্যানালাইসিস মডেল-টিএসএএম হল মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে আন্তঃনগর ভ্রমণ আচরণের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি দেশব্যাপী পরিবহন পরিকল্পনা মডেল। আরও দেখুন এভিয়েশন হাইপারমোবিলিটি (ভ্রমণ) মডেলের পরিবেশগত প্রভাব ভ্রমণ আচরণ ভাগ করে নেওয়ার ইচ্ছা উল্লেখ করেছেন গার্লিং, টমি, মেই-পো কোয়ান এবং রেজিনাল্ড জি. গোলেজ। গৃহস্থালী কার্যকলাপের সময়সূচী, পরিবহন গবেষণা, 22বি, পৃ. 333-353। 1994 সালে। গোলডেজ। রেজিনাল্ড জি, মেই পো কোয়ান এবং টমি গার্লিং, "ঘরোয়া ভ্রমণ সিদ্ধান্তের গণনামূলক প্রক্রিয়া মডেলিং", আঞ্চলিক বিজ্ঞানের গবেষণাপত্র, 73, পৃষ্ঠা। 1984 সালে। ল্যানকাস্টার, কে. জে., ভোক্তা তত্ত্বের একটি নতুন পদ্ধতি। জার্নাল অফ পলিটিক্যাল ইকোনমি, 1966। 74 (2): পৃ. 132-157। লুস, ডানকান আর. (1959)। স্বতন্ত্র পছন্দের আচরণ, একটি তাত্ত্বিক বিশ্লেষণ। নিউ ইয়র্ক, উইলি। নিওয়েল, এ. এবং সাইমন, এইচ. এ। (1972)। মানুষের সমস্যার সমাধান। এঙ্গেলউড ক্লিফস, এনজেঃ প্রেন্টিস হল। অর্টুজার, হুয়ান ডি ডিওস এবং এল. জি. উইলুমসেনের মডেলিং ট্রান্সপোর্ট। 3য় সংস্করণ। উইলি অ্যান্ড সন্স। 2001, থারস্টোন, এল. এল. (1927)। তুলনামূলক বিচারের একটি আইন। মনস্তাত্ত্বিক পর্যালোচনা, 34,278-286। ওয়ার্নার, স্ট্যান 1962 স্ট্র্যাটেজিক চয়েস অফ মোড ইন আরবান ট্র্যাভেলঃ এ স্টাডি অফ বাইনারি চয়েস ট্রান্সপোর্টেশন প্ল্যানিং