传统四阶段法将交通需求预测分成四个阶段进行,针对各个阶段开发的模型,特别是方式划分和交通分配阶段,一般都包含反映交通服务水平的变量。由于计算分阶段进行,导致了交通服务的变量在各个阶段并不一致。针对此问题,国外一些学者进行了联合模型的研究,但研究仅限于两种交通方式(主要是轨道交通和小汽车方式)。在我国,特别是城市交通系统,存在多种交通方式,如轨道交通、常规公交、出租车、小汽车、自行车等,因此,有必要研究多方式的联合模型。本论文以对联合模型为研究核心,其他内容围绕此展开。论文首先对方式划分模型进行了研究,利用在北京调查的非集计数据,建立了RP(Revealed Preference)模型、SP(Stated Preference)模型和融合数据模型。模型结果表明:融合模型不仅可以克服RP数据的属性范围受限和相关的问题,而且可以钝化SP数据的对政策变量的过分敏感性。在以往对交通领域中平衡问题研究的基础上,提出了多种方式运行下网络平衡的概念,即在多种交通方式运行的网络上,给定OD交通量情况下,出行者无法通过改变出行方式或出行路径,获得更小的广义费用,此种状态达到多方式运行下交通网络平衡。并根据各种交通方式运行时与小汽车流的相互影响关系,提出了交通方式分类方法,以此分类法为基础,建立了联合多方式划分和交通分配模型,进行了等价性和唯一性证明,给出了模型算法。算法中,提出使用黄金分割法修正小汽车流对第二类交通方式流的影响。最后给出了联合模型的一个算例,进一步证明了模型和算法的有效性。