交通供需矛盾日趋激烈已经成为制约我国城市可持续发展的瓶颈,然而单纯地通过增大供给无法从根本上解决城市交通问题,于是交通工程师们开始寻求新的解决办法,将城市交通发展理念转为对交通需求进行控制上来,即制定和实施交通需求管理策略。深入研究城市居民出行行为特征和出行规律,是制定科学有效的交通需求管理策略的关键。出行行为研究涉及出行需求的产生机理、出行行为选择的决策机理、出行选择行为偏好等相关内容。早先的出行行为研究通常以个体的选择行为为假设前提,忽略了一个出行个体也是一个家庭中的成员,其出行行为在时空限制下,不仅受到自身活动需求的驱使,也会受到其他家庭成员的活动出行行为以及家庭结构、家庭资源分配等因素的影响。基于家庭的城市居民活动出行行为研究在一些发达国家和地区已经呈现出丰富的成果,表现在出行调查数据挖掘、影响因素探究、出行决策过程分析与建模等方面。但是在我国该领域仍处于起步阶段,对我国在城市家庭组织构成、城市用地结构和居民活动出行行为特征上所表现出的差异,缺乏有针对性的研究。为此,本文基于城市居民出行调查数据,以家庭为研究单元,充分考虑社会文化背景和城市家庭组织结构特征,重点关注不同身份属性的家庭成员在同一时空条件下活动出行行为特征的异同点,从家庭内部和家庭外部两个层面探究家庭成员活动出行行为决策机理。具体的研究内容有以下六个方面:(1)重点阐述了我国特有的社会文化特征,依据霍氏文化维度理论,指出“等级取向、稳妥取向、他人取向、刚性取向、将来取向”是我国有别于其他国家文化行为的主要特征,提出了活动出行行为作为每一位家庭成员日常必不可少的行为,也会体现了上述文化行为特征的论点。系统表述了基于活动的交通需求分析理论,指出了家庭结构、个人在家庭中的地位、活动的重要性和优先权以及家庭的经济状况会影响出行者活动和出行决策行为,结合我国家庭结构特征以及家庭户籍制度,论文提出了在我国家庭环境下,不仅家庭男性与女性成员的活动出行行为之间存在差异性和交互关系,家庭户主与非户主成员的活动出行行为之间也同样存在差异性和交互关系。(2)论文利用居民出行调查数据,分别统计家庭男性与女性成员、户主与非户主成员的各类活动出行行为特征数据。运用配对t值检验,得出家庭男性与女性成员、家庭户主与非户主成员在活动时间分配、出行频率、交通方式选择等行为上存在显著差异。利用ArcMap软件,经过地理解析,提取得到样本家庭居住地的各类建成环境信息,并对其建成环境特征进行了可视化描述。将活动数据投影到实际地理环境中,进行了家庭成员活动出行行为的空间趋势性分析,得出居住在不同区位的家庭,其成员的活动出行行为也存在差异。(3)利用结构方程模型可以同时处理多个因变量和自变量,以及能够灵活地拟定变量与变量之间的指向性关系,这一优势,建立家庭不同属性成员的个体活动-出行行为结构方程模型,比较了不同成员自身活动出行行为相互关系的异同点。又建立了基于家庭的活动出行行为结构方程模型,包括,家庭成员活动时间分配、出行时耗交互模型,家庭成员出行链行为交互模型以及家庭成员出行方式交互模型。模型结果证明我国家庭成员在活动出行行为方面反映了“权力取向、男性取向、长期取向、利他取向”的文化特征形态,尤其指出在我国特有的户籍制度下,家庭户主成员表现出与家庭其他成员不一样,且在家庭日常生活中作为“一家之主”的活动出行行为特征,丰富了我国基于家庭的城市居民活动出行行为研究的内容。(4)从我国城市居民的出行行为特征入手,重点阐述了研究我国城市建成环境特征对居民出行行为影响的意义。采用两步聚类分析方法,在考虑建成环境特征空间自相关的前提下,将样本家庭居住地的建成环境划分了三类。通过对样本家庭建成环境类型配对设计,利用倾向指数匹配算法,计算了建成环境对于城市居民出行行为产生的实际效应,并指出了,对于不同属性的家庭成员,建成环境影响效应存在异质性。同时量化了城市家庭居住地自选择效应,从我国城市住房体系、教育资源分布等角度分析了造成对建成环境影响效应过低估计的原因。针对研究结果,论文为城市和交通的发展提出了政策建议。(5)扩展对城市居民交通环境的定义,利用空间杜宾概率模型,探讨了邻里特征对城市家庭居民出行方式选择的影响关系。模型结果显示,家庭中女性成员对于邻里的小汽车和体力出行方式选择行为有较强的敏感性,并会随之改变选择小汽车和体力出行方式的概率,而家庭中男性成员则更关注自身活动出行需求,对外界交通状况敏感较低。另外,利用空间概率模型的预测功能,分析了家庭小汽车保有量的变化对城市区域性交通方式结构的影响,由于城市居民存在出行方式选择行为的空间相关性,当某一区域的交通方式结构发生变化,也会使得其相邻区域的交通方式结构发生变化。(6)利用个人属性、家庭属性以及家庭居住地建成环境特征,构建了基于支持向量机的城市居民活动链模式识别预测模型,通过与多元离散选择模型和径向基神经网络模型在总体识别准确率和分类识别准确率的对比评价,证明了支持向量机在活动链模式识别中的可行性和先进性,并从解释变量的贡献度中提出了模型改进的建议和方向。本论文的研究成果,在理论上推动我国基于家庭的活动出行行为研究的发展,丰富城市居民活动出行需求分析方面的内容;在实践上为制定城市交通发展策略提供科学有效的分析工具。