城市交通拥堵经常发生在早晚的通勤出行中,解决这个问题的一种有效途径是调整出行方式结构,鼓励居民乘公共交通出行,同时限制道路上的小汽车数量。尽管交通规划与管理部门知道该如何去发展和调控,但是政策措施的制定从来都不是简单的事情,居民的出行决策行为、出行的环境和道路交通系统是联系在一起的,所以需要研究居民的出行方式选择行为,为交通需求管理提供数据支撑和借鉴价值。现实中出行者是有限理性的,因为交通环境带有不确定性和风险性,并且决策时不可能获取到完全的出行信息,所以应该利用符合有限理性条件的累积前景理论和随机效用理论进行研究。而以往应用前景理论的研究均是将模型建立为集计形式,将决策者只分为几大类,可是随机效用理论的模型是离散形式,所以本文突破了传统思路,建立了决策者个人的累积前景理论的方式选择模型。首先引入以下两个风险因素,一是在某些道路上对私家车征收交通拥堵费,二是部分小汽车出行者转移到公共交通,使车厢的拥挤度增加。然后,分别建立基于累积前景理论和Mixed Logit模型的方式选择模型,变量中包括不可直接观测的变量——疲劳度,假设在风险条件下出行,决策者可以乘小汽车选择收费道路或不收费道路,也可以乘公共交通,可能会遇到拥挤度变大和不变的情况。之后,进行问卷调查设计和数据统计分析,调查内容满足以上两类模型的求解要求。最后将出行者分为有私家车和无私家车两类,先利用累积前景理论模型求出基于个人的小汽车和公共交通的前景值,得到两种方式的选择概率;然后估计Mixed Logit模型的参数值,确定各方式的分担率;通过对比风险情境下两类模型预测结果和SP调查结果,发现:对有私家车出行者的预测,SP调查和累积前景结果相近,Mixed Logit模型则偏差较大,而各方法对无私家车的出行者的预测结果非常一致。说明在准时性要求高的通勤出行中,Mixed Logit模型没有很好的体现出决策者规避时间风险的行为,也就是说决策者应偏向于公共交通,但是却没能在预测结果中凸显出来;而累积前景理论模型的改进效果比较好,适用于风险情景,但是增加了调查设计的难度。