이 연구는 ICC의 전후 연구를 위한 메조스코픽 모델을 개발함. 이는 교통량 분석과 이동 예측을 위한 효과적인 모델링 도구를 개발하는데 있어 SHA의 최근 노력과 보조를 맞춤. 이러한 사례로는 I-270 마이크로스코픽 교통 시뮬레이션 모델과 MSTM을 들 수 있음. 회랑 및 주 전체의 차원에서 교통의 운영과 계획에서 여러 부상하는 이슈들에 대한 종합적인 분석은 마이크로스코픽 시뮬레이션 모델과 매크로스코픽 이동 수요 모델의 결합을 필요로 함. 이 연구는 두 모델의 강점을 취하는 메조스코픽 모델을 개발함으로써 그러한 간극을 극복함.

통합적 모델은 상세한 교통 역학과 교통 운영의 개선이 미치는 영향을 포착할 수 있음. 동시에, 통합적 모델의 규모는 모든 지역적 영향을 포착하기에 충분히 큼. 네트워크의 변화에 대한 개별 행동의 반응을 예측하기 위해 경로 전환 모델(route diversion model)과 대리인 기반의 출발 시간 선택 모델(agent-based departure time choice model)이 개발되고 통합됨. 이는 통합적 모델로 하여금 공간적, 시간적 교통 수요의 조정과 지역의 교통 역학을 반영할 수 있도록 함.

이 연구는 SHA와 연구팀 모두에 의한 데이타 수집 노력에서 이익을 얻을 수 있음. 개별 이동 행동 모델과 동적인 네트워크 공급 모델 모두가 와싱턴(Washington) DC 대도시 지역에서 수집된 지역의 데이타에 대하여 검정됨. 검정된 모델은 ICC가 요금부과 시설로 개통되기 전과 후의 네트워크 성능을 평가하기 위해 적용됨. 그 결과에 의하면, ICC 개통 이후에 새로운 ICC는 오전의 피크 타임에 약 9,000명의 사용자를 끌어들일 것이고, 이는 연구 지역에서 지체 및 정체 시간을 감소시키는데 도움이 될 것임.

보다 견고한 예측과 정책 평가를 위해서, 더 많은 연구가 필요함. 신호 시간 계획은 지역의 교통 역학과 네트워크 성능에 상당한 영향을 미침. 현재의 모델에 있는 466개의 신호 제어 교차로 중에서 80개만이 실제의 신호 시간 계획(real signal-timing plans)을 시행하였음. 모든 신호 제어 교차로에서 실제의 시간 계획이 시행될 수 있다면 이 모델은 상당히 개선될 것임.

이 연구에서 보여주는 것처럼, 대규모의 마이크로스코픽 교통 시뮬레이션 모델을 검정하는 것은 어려움. 실제에서, 검정 절차는 보통 여러 단계로 나누어짐. 연구자들은 보통 고속도로와 주요 간선도로 상의 교통량의 양호한 매칭을 목표로 한 후 작은 규모의 도로로 이동함. 이는 보통 반복적인 절차를 포함함. 연구자들은 또한 교통량과 속도 패턴의 검정 결과를 개선하기 위해 앞뒤로 왔다 갔다 해야함. 이 연구에서의 결과는 주어진 현재의 시간과 데이타 가용성에서 연구팀이 할 수 있는 최선의 결과를 반영함. 주어진 네트워크의 크기와 모르는 것들의 수를 고려할 때, 추후 연구를 위해서는 더 진보한 검정 알고리즘이 필요함. 게다가, 효율적인 검정은 우수한 휴리스틱(heuristics)과 공학적 판단이 포함됨. 현재의 연구로부터의 결과는 추후 연구에 더 나은 지식을 제공할 것임.

통합적 메조스코픽 모델의 적용은 새로운 네트워크 인프라의 전후 연구를 넘어섬. 네트워크 상태와 이동 수요의 전환 모두에서의 변화에 대한 민감도를 고려할 때, 이 모델은 교통 관련 폭넓은 문제 ？ 예를 들어 교통 운영의 개선, 동적인 요금 부과 전략, 새로운 이동 수요 관리 정책과 사고 관리 정책 ？ 를 연구하는데 적용될 수 있음.