在过去的四十年,中国经济经历了快速增长。与此同时,许多与交通相关的问题也都接踵而来,其中交通拥堵首当其冲。为了减轻交通拥堵的影响,各地地方政府出台了许多解决方案,例如:通过先进的交通信息系统（ATIS）向驾驶员提供出行信息。此类系统可以协助出行者做出更好的决策,并提高路网使用效率、减轻出行压力,但其效果在很大程度上取决于出行者对它的接受度。当前,已经有许多方法被用来研究出行者对ATIS的接受度。其中,最常用的是技术接受模型（TAM）,但TAM模型过于简约,并未充分考虑驾驶员在特定交通状况或选择情景下的反应。本研究旨在整合TAM模型与考虑出行者对ATIS响应的路（?）变更模型的综合模型。在简约TAM结构（感知有用性、感知易用性和行为意向）基础上,本文通过利用出行者对ATIS响应的潜变量（对信息质量的感知、对路（?）变更的态度和对路网的熟悉度）对模型进行了拓展。根据TAM模型固有的层次关系,综合模型考虑了潜变量之间的因果关系,其所有假设关系均基于大量的理论和实证研究。将经过扩展得到的模型整合到路（?）变更模型中,则形成了出行者对ATIS响应的分层综合选择潜变量模型（ICLV model,Integrated choice and latent variable model）。模型建立首先从简约TAM模型开始,然后逐步融合潜变量。在模型建立过程中,将所提出的模型与相对简单和熟知的模型进行比较。为了证明所提出的ICLV模型比离散选择模型（DCM）更优越,本文利用随机参数将提出的模型与二项Logit和混合Logit模型进行了比较。同时,为了证明考虑潜变量之间因果关系的必要性,本文将所提出的考虑潜变量因果关系的ICLV模型与不考虑潜变量因果关系的简单ICLV模型进行对比。本文使用作者从大连市的道路使用者中收集到的SP（Stated preference）调查数据进行模型标定。结果表明,改进的ICLV模型比传统的DCM模型更具解释力和预测力;潜在变量是最影响出行者反应的因素之一;分层ICLV模型比没有考虑因果关系的ICLV模型更具解释力。关于潜变量之间的因果关系,出行者对信息质量的感知对感知有用性、感知易用性和路（?）变更态度有正效用;路网熟悉度对路（?）变更态度具有正效用,但对ATIS的感知有用性具有负效用;感知易用性和路（?）变更态度对感知有用性和行为意图有正效用;感知有用性也对行为意图有正效用。路（?）变更态度和行为意图对路（?）变更行为有正效用;路（?）选择属性（节省的出行时间、最佳路（?）策略诱导和信号交叉口数量）对路（?）变更行为产生直接影响,而个体特征（年龄、性别、收入等）通过影响出行者的态度和感知对路（?）变更行为产生间接影响。本论文的主要创新点如下:1.建立了 一个将考虑潜变量的TAM模型和各类显变量（个体特征和SP情景）相结合的综合模型,即出行者对出行信息系统响应而产生的路（?）变更行为的分层ICLV模型。研究成果丰富了现有关于出行信息接受度的研究内容。2.尽管考虑因果关系的分层ICLV模型已经在交通行为研究中被大量使用,但其在路（?）选择行为领域和出行者对交通信息响应领域的应用还不多见。本研究在现有文献基础上,应用分层ICLV模型来研究出行者对可变信息标志（VMS）做出的路（?）变更行为。相比未考虑因果关系的ICLV模型,该模型能够更好地解释出行者行为。3.从应用层面来看,本论文的模型结果可为改进交通信息系统设计提供参考。本研究提出的分层ICLV模型的标定结果对于理解交通行为选择的认知过程（出行信息的接受和路（?）选择）以及如何将其用于设计更符合出行者需求的ATIS有重要参考价值。