随着我国城市化进程加快,交通拥堵问题日渐增多,为有效诱导城市交通流,减缓交通拥堵,提升城市交通运行效率,通过出行者交通信息服务系统向出行者提供各类交通信息,协助其制定最优出行方案,科学调整交通方式、出发时间与路线,由时间、空间层面缓解高峰期交通压力。本文将交通信息条件下个体出行选择行为视作研究对象,主要研究内容和研究成果有以下四个方面:(1)为获取出行者基于认知模式的信息偏好和搜寻方式特征,建立了结构方程模型,分析了个人属性、出行特征与交通信息偏好之间的影响关系,可为交通信息系统的用户需求分析提供重要依据。(2)从个体出行行为的角度分析城市居民出行方式选择的特征和规律,采用非集计模型方法,定量分析了出行者个人属性特征以及各类出行信息对交通方式选择行为的影响程度,通过效用变量的弹性估计探讨了提高公交选择率的方法,为科学合理制定出行信息发布优化策略奠定理论基础。(3)针对路况信息中的出行时间存在动态变化的特性,建立了以变化的出行时间信息属性为参数的路况信息条件下的出发时间选择模型。对于时间信息属性进行量化,构建了不同路况信息条件下的出发时间选择情境,通过多元Logistic模型进行标定,最后针对不同类型出行者对路况信息的敏感程度的差异性做进一步讨论,可以用来预测在不同交通信息发布条件下的出行者出发时间选择。(4)在充分考虑驾驶员认知模式的情况下对其路径选择行为展开调查与研究。设计了包含单一定量或多定量的VMS消息策略实验方案,以分析关键信息对驾驶员路径转向选择的影响。建立了VMS在提供不同信息内容情况下驾驶员路径选择行为的有序多分类Logistic模型。模型结果可以预测出行者改变路径的概率,为制定合理有效的交通诱导策略提供参考依据。