“公交优先”是高效城市交通发展的重要战略。以每日通勤为例,从占用道路和停车位的角度来看,与其他公路运输方式相比,公共汽车是最经济有效的出行方式。协作消费的新模式-共享单车确实成为人们解决近年来“最后一公里问题”的有效工具。这种新兴的出行模式具有重大影响,在一定程度上构成了与当地公交车的竞争关系。随着城市交通需求的快速增长,城市交通供需矛盾的加剧也随之出现,因此,共享单车提供了绿色高效旅行模式的替代方案。更重要的是,人们开始尝试从传统的公共交通转向新的模式。因此,为了更好地应对这些影响,协调城市交通系统,最大限度地发挥社会经济的整体效益,探索共享自行车与公交系统之间的关系和互动机制具有重要意义。本文利用陈述性偏好(SP)实验得到的状态偏好数据,研究了在共享单车情景下人们出行时选择公交车的影响因素。本文基于SERVQUAL模型和现有满意度量表,探讨影响出行者选择决策的因素。特别是,对于公交出行行为,对现有的测量指标进行分类,并测量期望与现实感知之间的差距。本文利用基于潜变量的MNL模型与Breiman提出的决策树和随机森林算法进行比较,对数据进行了全面分类和分析,探讨在共享单车影响下公交车选择的影响因素。MNL模型很好地解释了人们选择的重要影响因素,然而,分类方面并不那么系统和清晰。Breiman提出的决策树和随机森林算法可以从个人出行模式选择的角度减少高复杂度、不确定性和随机性的问题,并获得更直观、通用和方便的政策建议决策,这对于理解和预测人们的出行需求非常重要。本文的重点是新交通方式对传统模式的影响以及对未来发展趋势的研究。本文选择的变量是独特的,引用了行为经济学、心理学理论,并考虑到了服务质量潜在的变量。本文还涉及不同的出行目的,城市公交车服务满意度和共享单车服务满意度,以及选择某些天气条件如何影响人们的旅行模式。最后,本文进行了方法论的比较,将基于潜变量的Logit模型和随机森林进行比较研究。本文在共享单车影响的背景下进行深入的调查和分析。在具体研究成果的基础上,本文探讨了如何提高城市公交车的利用率,从而支持城市交通系统的可持续发展。