随着智能交通系统(ITS),特别是其中的先进的出行者信息系统(ATIS)在中国的逐步应用,使出行信息成为影响出行的出行路径决策的重要因素之一。而利用动态交通信息对城市小汽车出行者的出行路径进行规划,可以在一定程度上缓解城市道路交通拥堵、提高路网使用效率。本文旨在建立考虑触发事件发生条件下的小汽车城市出行动态路径选择模型,以指导城市小汽车出行者在出行过程中对触发事件做出“规避”,选择合理的出行路径。本文的研究内容主要包括：首先阐述了触发事件的概念、表现特征,并分析其在动态交通信息中呈现的特点；在对交通状态的短时预测方法进行归纳的基础上,选择K近邻算法进行交通状态短时预测；根据触发事件的表现形式,利用正态偏差法对路段是否发生触发事件进行判别；之后提出了模型的假设条件,在此基础上分析对城市小汽车出行路径选择决策造成影响的各项因子,结合触发事件判别的结果,综合各因素对路径选择行为的影响构建目标函数；考虑对经过判断确认的触发事件进行规避建立小汽车城市出行动态路径选择模型,并利用自适应遗传算法对模型进行求解；最后结合北京市研究区域内实际主干路网,利用获得的实时交通信息与历史数据,选择K近邻算法及正态偏差法的计算参数；应用本文所建立的考虑触发事件的城市小汽车动态路径选择模型对出行路径进行规划,并对模型的应用效果进行分析评价。