本研究在路徑衝突的條件下，探討行人移動行為的特性，藉由標記衝突主角及周遭影響對象各時點之座標位置，利用格子的概念，將資訊匯入處理平台中，並加以分析以了解行人移動行為。而在資訊相同之條件下，本研究針對不同之處理平台進行相關研究，主要分為矩形及扇形兩種平台，其設定概念有所不同，包括：劃分空間變數個數及行人領地範圍之設定；之後利用SPSS軟體進行多元邏輯斯迴歸之模式檢定，透過適配度統計量及類R2指標進行分析，得到研究結果以矩形平台作為模式之處理平台較為合適。而在此行人移動行為中，當衝突情況發生時，行人反應區域約落在0.97公尺的環形帶狀區域內，與他人之間的距離範圍約集中在58.21~136.17公分之間，而此區域之距離與行人的步行速度則沒有明顯的相關性。
    本研究將模式應用於預測路徑衝突情形下之行人移動行為，其預測率為78%，倘若屏除因行人心理因素所產生之特殊行走行為，則利用本模式預測行人移動行為仍具有其可行性。

In this study, taking the pathways conflict situations as a condition to construct a model of pedestrian movement behavior, by marking coordinates of conflict pedestrian and the people who around the pedestrian at each time and place, using the concept of the lattice, the range of the information to import information and analyzed in order to understand the moving behavior of pedestrians. However, under the same conditions of information, this study research different processing platforms, including rectangular platform and fan-shaped platform, which setting concepts are different, including dividing the number of space variables and setting pedestrian territorial range, then using SPSS software for multiple logistic regression model calibration by analyzing Goodness-of-fit and Pseudo R-Square. Research result is taking rectangular platform as the processing platform is more appropriate. In this pedestrian movement behavior, when a conflict occurs, the responsive area is contained in the endless belt shape area which about 0.97 meters. The distance between pedestrian about 58.21 cm to 136.17 cm, the distance and pedestrian walking speed in this area does not have significant correlation.
In this study, the model used to predict the pedestrian movement behavior, the predicted rate of 78%. If you dismiss the special walking behavior due to psychological factors of the pedestrian, then use this model to predict pedestrian movement behavior does have its feasibility.

目錄
謝辭 i
中文摘要 iii
英文摘要 iv
目錄 I
圖目錄 IV
表目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機	1
1.2研究目的 3
1.3研究範圍與假設	4
1.4研究方法 5
1.5研究流程 6
第二章 文獻回顧 7
2.1行人基本特性 7
2.1.1行人步行特性	7
2.1.2行人空間特性	9
2.1.3行人步行速率	10
2.1.4行人服務水準	12
2.2行人行為理論 14
2.3行人移動模式 15
2.3.1細胞自動機模式 17
2.3.2社會力模式 24
2.4邏輯斯迴歸 26
2.5文獻評析 27
第三章 邏輯斯迴歸	28
3.1邏輯斯迴歸模式	28
3.2參數估計 30
3.3模式適合度檢定	31
3.4建立邏輯斯迴歸模式 33
3.5小結 34
第四章 資料調查與分析 35
4.1調查工具之準備	35
4.2調查地點選擇 36
4.3拍攝許可申請 37
4.4調查地點拍攝 38
4.5測量調查地點 41
4.6資料處理 42
4.6.1影像轉換圖片格式 42
4.6.2擷取影像座標點 45
4.6.3行人空間座標點 46
4.6.4影像座標轉換公式 47
4.7資料分析 51
4.7.1數據匯入 51
4.7.2空間狀態輸出 51
4.7.3變數匯入 54
4.8資訊範圍處理平台 56
4.8.1處理平台設計概念 56
4.8.2兩種平台之比較分析 57
4.9行人行走特性分析 59
4.9.1行人移動行為資訊分析 59
4.9.2交匯處行人衝突方向種類 60
4.9.3行人反應行為	61
4.9.4人流衝突次數	62
4.9.5步行延滯時間	63
4.9.6衝突位置整合	63
第五章 模式構建與驗證 65
5.1模式構建 65
5.1.1模式概念 65
5.1.2模式構建 65
5.2模式校估 66
5.2.1參數校估 66
5.2.2參數檢定 77
5.2.3變數解釋 77
5.2.4模式檢定 78
5.2.5參數驗證 79
5.3模式驗證 81
第六章 模式應用 83
6.1行人移動行為 83
6.2案例說明 84
6.3應用結果分析 111
第七章 結論與建議	112
7.1結論 112
7.2建議 114
7.2.1改善策略之建議 114
7.2.2後續相關研究之建議 116
參考文獻	117
中文文獻	117
英文文獻	119

圖目錄
圖1.1行人衝突範圍示意圖 2
圖1.2研究流程圖 6
圖2.1 FRUIN之行人所佔面積示意圖 9
圖2.2個體刺激與反應模式架構圖 14
圖2.3行人模型關係圖 15
圖2.4行人模型分類圖 16
圖2.5基本細胞自動機網格 18
圖2.6基本細胞自動機鄰近區 18
圖2.7 LATTICE-GAS 模擬T字型人員疏散 19
圖2.8行人排斥力 20
圖2.9行人摩擦力 21
圖2.10出口在同一側時的部分疏散過程 22
圖2.11出口在相對時的部分疏散過程 22
圖2.12 HELBING 行人路口模擬 24
圖4.1調查工作流程圖 35
圖4.2觀測地點位置示意圖(捷運台北車站B2穿堂層)	39
圖4.3觀測地點位置示意圖(捷運民權西路站B2穿堂層) 39
圖4.4拍攝作業流程圖 40
圖4.5現場拍攝影像圖(捷運台北車站B2穿堂層) 40
圖4.6現場拍攝影像圖(捷運民權西路站B2穿堂層) 40
圖4.7捷運台北車站B2穿堂層四點座標位置範例圖 41
圖4.8捷運民權西路站B2穿堂層四點座標位置範例圖 42
圖4.9影像資料處理流程圖 43
圖4.10 2 FRAMES/S移動軌跡圖 44
圖4.11 5 FRAMES/S移動軌跡圖 44
圖4.12 10 FRAMES/S移動軌跡圖 44
圖4.13影像座標點取示意圖 45
圖4.14行人步伐取樣範例圖示 46
圖4.15行人空間座標圖 47
圖4.16實際座標圖 47
圖4.17影像座標圖 47
圖4.18 EXCEL數據匯入檔 51
圖4.19行人佔有格子示意圖 52
圖4.20八種行人行進方向示意圖 52
圖4.21 EXCEL資料編排格式 53
圖4.22行人空間狀態分佈圖 53
圖4.23觀察範圍圖 54
圖4.24行人移動行為選擇方向 55
圖4.25行人移動方向變數EXCEL檔 55
圖4.26衝突位置散佈圖 56
圖4.27矩形處理平台 57
圖4.28扇形處理平台 57
圖4.29兩種平台範圍合併 57
圖4.30當衝突發生時行人距離-速度之關係圖 59
圖4.31當衝突發生時行人反應距離之環狀範圍圖 60
圖4.32交匯處行人衝突方向種類與次數 60
圖4.33衝突位置整合圖 63
圖4.34實際調查地點之衝突位置圖 64
圖5.1空間變數示意圖 66
圖5.2方案1參數校估結果示意圖 68
圖5.3方案2參數校估結果示意圖 70
圖5.4方案3參數校估結果示意圖 72
圖5.5方案4參數校估結果示意圖 74
圖5.6方案5參數校估結果示意圖 76
圖5.7模式1 (左方)顯著變數 77
圖5.8模式2 (左前方)顯著變數 77
圖5.9模式3 (靜止)顯著變數 77
圖5.10模式4 (右前方)顯著變數 77
圖5.11顯著變數關係圖 82
圖6.1案例1第0秒行人移動位置圖 84
圖6.2案例1第0秒行人移動狀態圖 84
圖6.3案例1第0.2秒行人移動位置圖 84
圖6.4案例1第0.2秒行人移動狀態圖 84
圖6.5案例1第0.4秒行人移動位置圖 84
圖6.6案例1第0.4秒行人移動狀態圖 84
圖6.7案例1第0.6秒行人移動位置圖 85
圖6.8案例1第0.6秒行人移動狀態圖 85
圖6.9案例1第0.8秒行人移動位置圖 85
圖6.10案例1第0.8秒行人移動狀態圖 85
圖6.11案例1第1秒行人移動位置圖 85
圖6.12案例1第1秒行人移動狀態圖 85
圖6.13案例2第0秒行人移動位置圖 87
圖6.14案例2第0秒行人移動狀態圖 87
圖6.15案例2第0.2秒行人移動位置圖 87
圖6.16案例2第0.2秒行人移動狀態圖 87
圖6.17案例2第0.4秒行人移動位置圖 87
圖6.18案例2第0.4秒行人移動狀態圖 87
圖6.19案例2第0.6秒行人移動位置圖 88
圖6.20案例2第0.6秒行人移動狀態圖 88
圖6.21案例2第0.8秒行人移動位置圖 88
圖6.22案例2第0.8秒行人移動狀態圖 88
圖6.23案例2第1秒行人移動位置圖 88
圖6.24案例2第1秒行人移動狀態圖 88
圖6.25案例3第0秒行人移動位置圖 90
圖6.26案例3第0秒行人移動狀態圖 90
圖6.27案例3第0.2秒行人移動位置圖 90
圖6.28案例3第0.2秒行人移動狀態圖 90
圖6.29案例3第0.4秒行人移動位置圖 90
圖6.30案例3第0.4秒行人移動狀態圖 90
圖6.31案例3第0.6秒行人移動位置圖 91
圖6.32案例3第0.6秒行人移動狀態圖 91
圖6.33案例3第0.8秒行人移動位置圖 91
圖6.34案例3第0.8秒行人移動狀態圖 91
圖6.35案例3第1秒行人移動位置圖 91
圖6.36案例3第1秒行人移動狀態圖 91
圖6.37案例4第0秒行人移動位置圖 93
圖6.38案例4第0秒行人移動狀態圖 93
圖6.39案例4第0.2秒行人移動位置圖 93
圖6.40案例4第0.2秒行人移動狀態圖 93
圖6.41案例4第0.4秒行人移動位置圖 93
圖6.42案例4第0.4秒行人移動狀態圖 93
圖6.43案例4第0.6秒行人移動位置圖 94
圖6.44案例4第0.6秒行人移動狀態圖 94
圖6.45案例4第0.8秒行人移動位置圖 94
圖6.46案例4第0.8秒行人移動狀態圖 94
圖6.47案例4第1秒行人移動位置圖 94
圖6.48案例4第1秒行人移動狀態圖 94
圖6.49案例5第0秒行人移動位置圖 96
圖6.50案例5第0秒行人移動狀態圖 96
圖6.51案例5第0.2秒行人移動位置圖 96
圖6.52案例5第0.2秒行人移動狀態圖 96
圖6.53案例5第0.4秒行人移動位置圖 96
圖6.54案例5第0.4秒行人移動狀態圖 96
圖6.55案例5第0.6秒行人移動位置圖 97
圖6.56案例5第0.6秒行人移動狀態圖 97
圖6.57案例5第0.8秒行人移動位置圖 97
圖6.58案例5第0.8秒行人移動狀態圖 97
圖6.59案例5第1秒行人移動位置圖 97
圖6.60案例5第1秒行人移動狀態圖 97
圖6.61案例6第0秒行人移動位置圖 99
圖6.62案例6第0秒行人移動狀態圖 99
圖6.63案例6第0.2秒行人移動位置圖 99
圖6.64案例6第0.2秒行人移動狀態圖 99
圖6.65案例6第0.4秒行人移動位置圖 99
圖6.66案例6第0.4秒行人移動狀態圖 99
圖6.67案例6第0.6秒行人移動位置圖 100
圖6.68案例6第0.6秒行人移動狀態圖 100
圖6.69案例6第0.8秒行人移動位置圖 100
圖6.70案例6第0.8秒行人移動狀態圖 100
圖6.71案例6第1秒行人移動位置圖 100
圖6.72案例6第1秒行人移動狀態圖 100
圖6.73案例7第0秒行人移動位置圖 102
圖6.74案例7第0秒行人移動狀態圖 102
圖6.75案例7第0.2秒行人移動位置圖 102
圖6.76案例7第0.2秒行人移動狀態圖 102
圖6.77案例7第0.4秒行人移動位置圖 102
圖6.78案例7第0.4秒行人移動狀態圖 102
圖6.79案例7第0.6秒行人移動位置圖 103
圖6.80案例7第0.6秒行人移動狀態圖 103
圖6.81案例7第0.8秒行人移動位置圖 103
圖6.82案例7第0.8秒行人移動狀態圖 103
圖6.83案例7第1秒行人移動位置圖 103
圖6.84案例7第1秒行人移動狀態圖 103
圖6.85案例8第0秒行人移動位置圖 105
圖6.86案例8第0秒行人移動狀態圖 105
圖6.87案例8第0.2秒行人移動位置圖 105
圖6.88案例8第0.2秒行人移動狀態圖 105
圖6.89案例8第0.4秒行人移動位置圖 105
圖6.90案例8第0.4秒行人移動狀態圖 105
圖6.91案例8第0.6秒行人移動位置圖 106
圖6.92案例8第0.6秒行人移動狀態圖 106
圖6.93案例8第0.8秒行人移動位置圖 106
圖6.94案例8第0.8秒行人移動狀態圖 106
圖6.95案例8第1秒行人移動位置圖 106
圖6.96案例8第1秒行人移動狀態圖 106
圖6.97案例9第0秒行人移動位置圖 108
圖6.98案例9第0秒行人移動狀態圖 108
圖6.99案例9第0.2秒行人移動位置圖 108
圖6.100案例9第0.2秒行人移動狀態圖 108
圖6.101案例9第0.4秒行人移動位置圖 108
圖6.102案例9第0.4秒行人移動狀態圖 108
圖6.103案例9第0.6秒行人移動位置圖 109
圖6.104案例9第0.6秒行人移動狀態圖 109
圖6.105案例9第0.8秒行人移動位置圖 109
圖6.106案例9第0.8秒行人移動狀態圖 109
圖6.107案例9第1秒行人移動位置圖 109
圖6.108案例9第1秒行人移動狀態圖 109

表目錄
表2-1行人自身特性 7
表2-2 HALL 定義行人空間距離特性 9
表2-3行人所需空間衡量標準 10
表2.4國內行人步行速率調查 11
表2-5速率特性 11
表2-6 FRUIN 行人步道服務水準等級 13
表2-7行人移動狀態特性 13
表4-1調查工具一覽表 36
表4-2適配度統計量 58
表4-3類R2指標 58
表5-1方案1參數校估結果 67
表5-2方案2參數校估結果 69
表5-3方案3參數校估結果 71
表5-4方案4參數校估結果 73
表5-5方案5參數校估結果 75
表5-6適配度統計量 78
表5-7類R2指標 78
表5-8原始資料表 80
表6-1模式應用案例1 86
表6-2模式應用案例2 89
表6-3模式應用案例3 92
表6-4模式應用案例4 95
表6-5模式應用案例5 98
表6-6模式應用案例6 101
表6-7模式應用案例7 104
表6-8模式應用案例8 107
表6-9模式應用案例9 110

中文文獻
1.林廉凱，「捷運車站乘客動線人流模式與干擾量度之研究」，交通大學運輸科技與管理學系碩士論文，民國91 年。
2.葉壅，「捷運月台旅客交織行為模式之研究」，淡江大學運輸管理學系運輸科學研究所碩士論文，民國101年1月。
3.杜鈺錚，「捷運車站內人行系統服務水準之研究」，交通大學交通運輸研究所碩士論文，民國95 年。
4.陳正德，「空間結構與行人移動之模擬擬 以西門徒步區為例 」，臺灣大學建築與城鄉研究所碩士論文，民國93年。
5.朱宸佐，「透過熵參數建立行人流干擾指標之研究」，臺灣大學工學院土木工程學研究所碩士論文，民國97年6月。
6.蕭禎祥，「行人流行人移動行為之超越移動特性與模式之研究」，交通大學運輸科技與管理學系碩士論文，民國98 年。
7.張正達，「混合車流中機車運動推進模式之研究–以臨近路口與紅燈號誌為條件」，淡江大學運輸管理學系運輸科學研究所碩士論文，民國101年6月。
8.廖彥琪，「機車交通事故與其衍生之醫療費用成因探討與分類模型研究」，中臺科技大學醫護管理研究所碩士論文，民國95年6月。
9.彭裕涵，「人行空間綜合評估指標建立之研究 」，中華大學運輸科技與物流管理學系研究所碩士論文，民國98年。
10.謝育錚，「捷運車站人行系統模擬模式之建立」，交通大學交通運輸研究所碩士論文，民國97 年。
11.蘇育興、杜維昌，「使用細胞自動機於群體行為動畫模型與模擬方法」，義守大學資訊工程學系碩士論文，民國97年。
12.李啟源，「捷運車站異常狀況分級制度之研究 」，臺灣大學交通運輸研究所碩士論文，民國96年。
13.趙晉緯，「人行空間綜合評估指標建立之研究 」，臺灣大學土木工學研究所碩士論文，民國92年。
14.陳文彬，「地下車站乘客動線服務績效衡量之研究」，交通大學運輸科技與管理學系碩士論文，民國92 年。
15.賴以軒，「通道與樓梯一般通行及緊急疏散行人流分析與模擬模式建立之研究人行空間綜合評估指標建立之研究」，臺灣大學土木工程學研究所博士論文，民國90 年。
16.陳昭華，「行人交通系統之容量分析」，臺灣大學土木工程學研究所碩士論文，民國75 年6 月。
17.郭謹一、劉 爽、陳紹寬、毛保華，「行人運動仿真研究綜述」，系統仿真學報，第20 卷第9 期，民國97 年5 月。
18.宋衛國、于彥飛、范維澄、張和平，「一種考慮摩擦與排斥的人員疏散元胞自動機模型」，中國科學E 輯工程科學材料科學，35(7): 725~736，民國94年。
19.朱藝、楊立中、李健，「不同房間結構下人員疏散的CA模擬研究」，火災科學，第16 卷第3 期，民國96 年7 月。
20.許添本、田欣雷、賴以軒，「捷運車站行人流特性分析」，都市交通季刊，第十五卷，第一期，第1-11 頁，民國89 年3 月。
21.台北市政府工務局新工處，「台北市中心商業區交通改善方案之研究」，民國64年。
22.台北捷運公司全球資訊網」http://www.trtc.com.tw/MP_122031.html

英文文獻
23.Alexandra W., “Human movement behaviour in urban spaces: implications for the design and modelling of effective pedestrian environments”, Environment and Planning B: Planning and Design, Vol. 31, pp. 805-828, 2004. 
24.Ali S. Al-Ghamdi, “Using Logistic Regression to Estimate the Influence of Accident Factors on Accident Severity”, Accident Analysis and Prevention 34, pp. 729-741, 2002.
25.Blue V. J. and Adler J. L., “Emergent Fundamental Pedestrian Flows from Cellular Automata Microsimulation”, Transportation Research Record 1644, pp. 29-36, 1998.
26.Daniel R. Parisi, Marcelo Gilman, Herman Moldovan, “A modification of the Social Force Model can reproduce experimental data of pedestrian flows in normal conditions”, Physica A 388, pp. 3600-3608, 2009.
27.DOU, H., WANG, G., GUO M., “Traffic Guidance Oriented Model of Traffic State Probability Forecast”, Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, Volume 11, Issue 2, pp. 27-32, April 2011.
28.Eleonora Papadimitriou, George Yannis, John Golias, “A critical assessment of pedestrian behaviour models”, Transportation Research Part F 12, pp. 242-255, 2009.
29.Fruin, “Metropolitan Association of Urban Designers and Environmental Planners”, Pedestrian Planning and Design, New York,1971.
30.Gianluca Antonini, Michel Bierlaire, Mats Weber, “Discrete choice models of pedestrian walking behavior”, Transportation Research Part B 40, pp.667-687, 2006.
31.Guo, R.Y., Wong, S.C., Huang, H.J., Zhang, P., William H.K. Lam, “A microscopic pedestrian-simulation model and its application tointersecting flows”, Physica A 389 (2010) 515-526.
32.Helbing, D., “A Mathematical Model for the Behavior of Pedestrians”,  Behavioral Science 36, pp. 298-310, 1991.
33.“Highway Capacity Manual”, Transportation Research Board, National Research Council Washington, D.C., 2000.
34.Kazuhiro Yamamoto, Satoshi Kokubo, Katsuhiro Nishinari, “Simulation for pedestrian dynamics by real-coded cellular automata (RCA)”, Physica A 379, pp.654-660, 2007.
35.Muhammad M.I. and Robert B.N., “Behavioural Issues in Pedestrian Speed Choice and Street Crossing Behaviour: A Review”, Transport Reviews, 28:1, pp.61-85, 2007. 
36.Pushkarev, B., Zupan, J.M., “Urban Space for Pedestrian”, The MIT Press, 1975.
37.Takashi Nagatani, “Freezing transition in bi-directional CA model for facing pedestrian traffic”, Physics Letters A 373, pp.2917-2921, 2009.
38.Victor J. Blue, Jeffrey L. Adler, “Cellular Automata Microsimulation of Bi-Directional Pedestrian Flows”, Transportation Research Board 1678, pp.135-141, 2000.
39.William H.K. Lam, Cheung, C.Y., “Pedestrian Speed/Flow Relationship for Walking Facilities”, Journal of Transportation Engineering, pp. 45-50, 2000.
40.William H.K. Lam, John F. Morrall, and Herbert Ho, “Pedestrian Flow in Hong Kong”, Transportation Research Record 1487, pp.56-62, 1995.
41.Yue, H., Guan, H.Z., Zhang, J., Shao, C.F., “Study on bi-direction pedestrian flow using cellular automata simulation”, Physica A 389, pp. 527-539, 2010.
42.Yukawa, S. and M. Kikuchi, “Complexity in a Critical Traffic Flow”, International Journal of Modern Physics C. 11:2, pp. 221-231. 2000.
43.Zheng, X.P., Zhong, T.K., Liu M.T., “Modeling crowd evacuation of a building based on seven methodological approaches”, Building and Environment 44, pp.437-445, 2009.