可变信息板(VMS)在交通流诱导系统(TGS)中作为一种诱导信息发布的重要手段,能实时地为出行途中的出行者提供路径诱导信息,引导其做出合理的路径选择行为。然而路径选择行为是出行者个人的活动,每个出行者都有自己的出行目标和行为准则,在VMS提供的诱导信息下进行独立的判断与评估,并做出决策,每个出行者的决策不仅影响当前的交通状态,而且还会影响未来的交通状态。本文旨在研究诱导信息提供对出行者路径选择行为的关键影响因素,为制定合理有效的诱导策略提供参考与依据。论文首先分析了诱导信息下出行者路径选择决策过程,并设计SP调查问卷、收集影响路径选择的可能因素,统计调查数据,初步分析出影响较大的相关因素,包括出行者的性别、年龄、年收入、驾龄等个人属性,出行目的、出行频率等出行属性,对VMS的关注频率、对VMS的准确度评价等诱导信息属性,以及道路等级、交通事件类型等道路属性。其次,借助SPSS统计软件在二元Logit回归分析的基础上对影响因素逐步剔除、筛选,提取出影响出行者路径选择的最显著因素,并构建了诱导信息下的出行者路径选择模型。向该模型输入不同影响因素的自变量,可以预测出行者改变路径的概率。最后,对模型标定结果进行量化分析,结果表明,出行者的驾龄、年收入、对VMS的关注频率和对VMS的准确度评价四种因素均在不同程度上对出行者路径选择有影响。随着驾龄的增加,出行者对VMS诱导信息的依赖程度降低,根据诱导信息改变路径的概率减小；年收入越高的出行者,对出行时间和出行时间延误敏感度越大,根据诱导信息改变路径的概率也越大；出行者对VMS的关注频率及对VMS准确度评价越高,对诱导信息的服从率也越高。