出行者决策行为分析是交通规划和运输管理中的一个重要领域，它涉及到对个体或群体在出行过程中做出选择的机制和过程的研究。这些决策可能基于成本、时间、舒适度、环境影响、社会因素等多种因素。以下是一些常用的分析方法的原理：
1. 成本效益分析（cost-benefit analysis, cba）：
cba是一种评估项目或政策影响的常用工具，它通过比较预期收益与成本来确定项目的可行性。在出行者决策行为分析中，cbda可以用来评估不同出行方式的成本效益，帮助决策者了解哪种出行方式更经济。
2. 效用理论（utility theory）：
效用理论是经济学中的一个基本概念，它描述了人们在满足需求时所追求的满意度。在出行者决策行为分析中，效用理论可以用来描述出行者的偏好和需求，从而预测他们的出行行为。
3. 多属性决策分析（multi-attribute decision analysis, mada）：
mada是一种用于处理多个属性和目标的决策问题的方法。在出行者决策行为分析中，mada可以用来评估不同出行方式在不同属性（如时间、成本、舒适度等）上的表现，帮助决策者找到最优的出行方案。
4. 概率模型（probabilistic models）：
概率模型可以用来模拟出行者在特定条件下的行为，例如天气条件、交通状况等。通过分析这些因素对出行者决策的影响，可以更好地预测和应对可能出现的问题。
5. 网络流模型（network flow modeling）：
网络流模型是一种用于分析交通网络中流量分配的方法。在出行者决策行为分析中，网络流模型可以用来评估不同出行方式的流量分配，从而优化交通网络的使用效率。
6. 机器学习和人工智能（machine learning and artificial intelligence）：
随着技术的发展，越来越多的机器学习和人工智能算法被应用于出行者决策行为分析中。例如，深度学习模型可以通过分析大量的出行数据来预测出行者的偏好和行为模式。
7. 社会网络分析（social network analysis）：
社会网络分析是一种研究个体或群体之间关系的方法，它可以帮助我们理解出行者的社交网络如何影响他们的出行决策。例如，通过分析出行者的朋友、家人或同事的出行习惯，可以发现潜在的出行模式。
总之，出行者决策行为分析是一个复杂的领域，需要综合考虑多种因素和多种方法。通过对这些方法的应用和优化，我们可以更好地理解和预测出行者的决策行为，为交通规划和管理提供科学依据。
