建議

為 0.427，模式預測誤差MAPE則為 0.123，則以行人跟隨 距離模式的變數解釋能力較好、模式預測誤差較小。

經過驗證資料分析結果，說明本研究建立之行人跟隨距離模式為具有良好之 模式解釋能力，以及良好模式預測能力之行人微觀跟隨行為模式。

1. 本研究以實地攝影調查行人穿越道上行人移動情形後，再以人工的方式 取得行人之速度、跟隨間距、性別、流量等資料，用以分析行人行為特 性，雖在資料誤差上以由統計結果說明與實際狀況無差異，但仍建議未 來應發展電腦自動判別系統，協助取得行人步行之位移資料，以求得更 精確之速度、加速度等資料，應有助於改善模式之誤差，並能減少資料 判讀時間。

2. 本研究受限錄影地點，無法從高點以垂直角度拍攝行人移動過程，並且 觀測時會受到現場車流影響，對於行人跟隨行為的判定造成許多限制，

建議未來可找尋更合適之地點，能清楚看出行人行為，以及不受到車流 影響之處進行拍攝，以驗證本研究行人行為模式之代表性與實用性。

3. 本研究對於行人跟隨行為之假設過多，造成真正符合本研究所稱之跟隨 行為僅占全部通過路段行人數的 7%，未來研究將可放鬆限制，逐步採 用群體行人對群體行人之跟隨行為、一對多、多對一等不同跟隨型態，

以擴大研究的適用性。

4. 本研究以攝影調查法蒐集之行人資料屬外在、客觀之影響因素，建議未 來研究可利用問卷調查法，瞭解行人心理層面之影響因素例如行人是否 有特殊跟隨偏好、是否有設定自我步行速度、是否趕時間，或可配合計 畫行為理論，用以對模式進行改良。或嘗試使用其他不同之研究方法，

如：類神經模式，構建行人行為模式，以提升預測率，並可作不同方法 適用性上之比較。

5. 在非線性 GM 模式中，其刺激—反應模式變數中，造成模式預測偏差 過大的速度差項，建議未來行人模式研究可嘗試修正此變項，以建立符 合行人跟隨行為之非線性模式。

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