交通方式划分是四阶段法中的第三个阶段。在人们的日常生活中，经过各种交通方式的组合完成一天的工作和生活。因此，各种交通方式之间有着很强的相互关系，离开了对这种关系的讨论，交通规划就很难成立。交通方式划分就是出行者出行时选择交通工具的比例，它以居民出行调查的数据为基础，研究人们出行时的交通方式选择的行为建立模型，从而预测基础设施或交通服务水平变化时交通方式间交通需求变化。

交通方式划分模型的建模思路有两种：一是在假设历史的变化情况将来继续延续下去的前提下，研究交通需求的变化；二是从城市规划角度，为了实现所期望的交通方式划分，如何扩建各种交通设施引导人们的出行，以及如何制定各种交通管理规则等。新交通方式的交通需求预测问题属于后者，其难点在于如何量化出行行为选择因素及其具体应用。

交通方式预测方法主要包括转移曲线法、回归模型法、概率模型法等。

1. 转移曲线法

转移曲线法是根据大量的调查统计资料绘出各种交通方式的分担与其影响因素之间的关系曲线。较为简单、直观的交通方式预测是用转移曲线诺模图进行预测。美国、英国、加拿大都有成套公共交通与私人交通的转移曲线。

例如，图7-4所示为美国运输研究公司建立的华盛顿公共交通与私人交通分担率的转移曲线之一，考虑了出行者的经济条件（按收入分为五个等级），出行目的（分为工作、非工作、上学）；两种方式所需要行程时间的比例（称为行时比），两种方式所需费用的比值（称为费用比），两种方式非乘车所消耗时间的比值（称为服务比）五个影响因素。该曲线的服务比为1.25，费用比为0.25，出行目的为高峰小时出行。

图7-4　交通方式转移图

转移曲线法是目前国外广泛使用的交通方式分担预测方法，在国外交通方式较为单一、影响因素相对较少的情况下，该方法使用简单、方便、应用效果好。在我国交通方式众多、影响因素较为复杂的情况下，绘制出全面反映交通方式之间的转换关系的转移曲线，其工作量非常巨大且资料收集较为困难。同时，由于它是根据现状调查资料绘出来的，因此只能反映相关因素变化相对较小的情况，即超过现状调查所反映的范围不能较大。这使该方法的应用受到一定的限制。

2. 回归模型法

回归模型法是通过建立交通方式的分担率与其相关因素间的回归方程，作为预测交通方式模型。交通方式的回归方法有时与交通生成的回归方法组合使用，直接得出各种交通方式的交通生成，即是交通生成与方式的回归组合模型：

(www.daowen.com)

式中：Gim——交通区i、交通方式m的交通产生量；

X1，X2，…，Xn——相关因素，如人口、土地使用、生活水平指标等；

αim，β1m，β2m，…，βnm——回归系数，根据现状调查资料，用最小二乘法确定。

3. 概率模型法

概率模型法是非集计分析模型中的一种比较实用的模型。交通方式选择本质是一个离散的选择行为，即从各种交通方式中选择“效用”最大的一种。离散选择模型的函数形式有很多种，其中有效且被广泛应用的一种是多项Logit模型。

多项Logit模型可以表示为

式中：pin——第i种交通方式的选择概率；

vin——第i种交通方式的效用函数，其形式可以是线性的也可以是非线性的；

An——交通方式选择者n的选择方案集合；

jn——交通方式选择者n的选择方案集合An中包含的方案个数。

与交通分布模型标定类同，交通方式预测模型如概率模型、重力模型转换型等，对标定的精度必要时可做统计检验，如进行χ2分布检测时，以更好地说明模型拟合现状调查资料的好坏。