交通需求预测是交通规划的基础和重点。传统四阶段法以集计模型为基础，将集合成区的出行作为研究对象，着眼于研究交通区出行总体的出行特征，变量主要为土地利用、交通量、交通特征等宏观变量。在社会经济飞速发展，城市化不断扩张，人们的社会经济特征、生活习惯日益个性和多元化的时代，集计的四阶段法不再适应瞬息万变的社会需求。基于个体选择行为的非集计模型，可以对个人是否出行、去何处、利用何种交通方式等问题进行研究，充分考虑出行者各种属性、出行特征、出行环境以及人与环境的互动作用，对在所有可能的选择肢中如何选择进行模型化，然后将每个人的选择结果求和，求得交通需求总量。非集计模型可以更为真实的反映出行者个体选择行为的过程。 个体出行选择过程通常为先决定出行目的，然后确定目的地，根据目的地的位置选择舒适、便利、经济的交通方式。本文针对四阶段法中出行分布和方式划分模型的不足，主要有：出行分布和方式划分模型的影响因素过于宏观、变量少、没有考虑人们的交通需求与社会经济环境之间相互影响和个体的生理特性、各种属性等，结合巢式Logit(Nested Logit)模型理论框架，建立目的地——方式选择两层NL模型。通过由下(方式选择模型)而上(目的地选择模型)选取变量建模和参数标定检验，将这一选择过程更加贴切地反映出来，优化出行需求的模型系统。 全文分五个部分，分别是绪论、模型研究的理论基础、方式选择模型研究、目的地选择模型研究、结论和进一步研究方向。其中核心部分是方式选择模型和目的地选择模型的研究，是模型的分层建模详细过程。 本文首先针对四阶段法的缺陷进行分析，同时探讨个体出行选择的一般过程和非集计目的地选择、方式选择的优势，并简要介绍非集计模型尤其是NL模型的理论结构以及国外研究者对如何结合目的地、方式选择所做出的成果。在主体部分，本文先介绍了模型的框架——两个MNL模型组成的一个双层NL模型系统。建模数据选取2006年浙江省上虞市居民日出行的调查数据，工作出行人群。方式选择肢选取步行、自行车和电动车、公交车、私人小汽车四种，目的地选择肢选取22个交通小区。建模过程为先建立最下层的方式选择模型并完成参数标定，然后将得到的方式总期望效用Logsum值作为目的地选择模型的影响因素，参加上一层目的地模型的参数标定。目的地建模中，用Newton-Raphson的改进算法解决了含有规模变量的非线性效用方程参数标定问题，并采用了与阻抗交互的个人属性综合变量，充分考虑了在个体属性影响下阻抗对人的不同作用，使属性变量直接作用于个体。模型得到了较为理想的结果，并对各变量的作用进行了合理解释。通过与不含方式效用Logsum值的模型标定结果对比，进一步证实此NL模型的优越性。目的地——方式选择联合模型将方式选择的诸多影响因素带入目的地选择综合考虑，体现了目的地、方式选择这一完整过程，完善了离散选择模型的出行需求预测技术。