城市交通网络担负着运输货物、通行客流的任务,已逐渐成为现代社会的重要生命线。随着共享经济的发展,定制公交等共享交通方式逐渐成为多模式交通网络的重要组成部分,显著影响了城市居民的活动与出行行为。此外,随着城市交通网络的快速发展,城市交通网络中的不确定性因素日趋多样化,对交通网络的性能和出行者的日常活动及出行造成了不可忽略的影响。活动—出行行为模型基于出行者的活动需求理解出行选择行为,进而精确分析交通流在网络中的时空分布。考虑交通网络中的不确定性因素对活动—出行行为的影响,能够有效模拟交通网络中出行者的活动—出行决策,为多模式交通网络的设计、调整、管理、评价提供理论依据和技术支持。本文首先整理了国内外文献中关于城市交通网络的可靠性、脆弱性及弹性等三种抗风险性能的研究。通过回顾三者的定义、评价方法和评价指标,本文分析比较了可靠性、脆弱性、弹性间的联系与区别。为更清晰地反映三种度量方法的联系与区别,本文通过案例分析,验证了不同度量方法及其不同评价指标适用的不同扰动模式,为后续研究中不确定性因素度量方法的选取提供了理论支撑。选取出行时间可靠性指标,基于南京地铁刷卡数据,分别从网络层面和个人出行者层面分析不确定性因素对交通网络性能和个人时空出行模式的影响。结果表明,表征交通网络抵抗吸收不确定性因素影响的抗风险性能不可以与交通网络的常态性能一概而论。通过对个人通勤者的分组研究,本文探讨了出行时间可靠性与出行模式,为考虑不确定性的活动及出行行为分析提供了基础。基于ATS-SAM超网络,建立了考虑定制公交服务的超网络平台,并给出每日活动—出行决策的模拟方法。通过对案例网络的连通性分析,比较本文建立的活动—出行行为模型与传统交通分析方法的区别。结果显示,活动—出行行为模型能够反映出行者的活动及出行行为间的相互作用,更适用于研究定制公交等基于出行者需求设计的新型公共交通模式。基于所提出的活动—出行模型,考虑交通网络环境的不确定性导致的出行时间波动,以及出行者感知的不确定性导致的活动—出行决策逐日动态变化,模拟出行者在多模式交通网络中的每日活动与出行行为。案例分析的结果显示,考虑不确定性的活动—出行行为模型能够有效模拟活动—出行决策,刻画出行者活动—出行行为的逐日学习与调整过程,分析存在不确定性的多模式交通网络中的交通流时空分布及演变特征,对城市交通网络的规划及评价具有重要的理论和实践意义。