出行分布模型

重力模型

在所有的行程分布模型中，重力模型是最流行的。它允许不同的物理规划策略的影响，旅行成本和运输系统被考虑在内。在该系统中，分析现有数据，以获得出行量和发电量之间的关系。

生长因子模型

行程矩阵内的细胞表示每一对出发地和目的地之间的行程数。行总计给出了起点的数量，列总计给出了目的地的数量。假设交通的基本模式没有改变，交通规划者可能会寻求更新旧矩阵，而不是从零开始编写一个新的矩阵。最直接的方法是应用统一生长因子，将现有矩阵中的所有细胞乘以相同的值，以生成一组更新的数字。这种方法的一个缺点是假设所有区域将以相同的速度增长。

Furness法(试验法)

这也是一种增长因子方法，但在这种情况下，基本假设是，未来的出行模式将与目前的基本相同，出行量将随着生成区和吸引区的增长而增加。它仍然比重力模型更直接，并且非常适用于外部因素(如土地利用)不会发生重大变化的情况。