随着交通建设的不断推进,城市出行选择作为城市交通领域的热点研究问题,近年来吸引了越来越多国内外学者进行研究。目前已有的很多相关研究都是在期望效用理论框架下开展,认为出行者是掌握全部出行信息的完全理性人,但现实生活中出行者无法掌握所有交通信息,实际的决策也不一定是最合理的。出行者的实际出行决策受到自身的多种因素和外部环境的共同影响,在实际出行过程中会表现出不同的风险偏好,表现出非理性人的特征,不符合期望效用理论的相关假设。前景理论能够很好的体现出行者的多种风险偏好,在不确定环境下的适用性已得到大量研究的验证,通过分析对比期望效用理论和前景理论的原理和适用情景,选择构建基于前景理论的决策模型。本文首先阐述出行选择问题的基本内容,分析出行决策的一般流程,结合城市出行的交通环境,按类别分析各种可选交通方式的特点及适用场景,并对出行过程中出行者可能遇到的风险因素及内部、外部影响因素对决策过程的影响作用进行全面分析。为便于研究,按照出行者的个人属性特征和出行目的等因素将出行者人群进行分类。接着确定了出行选择模型的层次结构,即先选择出行方式后选择路径的模型结构。使用主成分分析法在繁杂的影响因素中筛选出对决策影响程度最大的因素作为确定参照点的主要解释变量,分析出行者个人风险偏好系数和对应参照点的关系,改进了风险偏好系数的计算方法,完成各类出行者参照点的最终确定。为体现出行经验的积累过程及出行经验对后续出行活动的作用,描述感知综合出行成本的更新过程,本文引入贝叶斯更新模型,将更新过程分为出行发生前和出行完成后两部分,完成感知综合出行成本的计算。后续依次进行模型编辑阶段中价值函数、感知概率函数和决策权重函数的确定,完成出行决策模型的建立。最后选取路网中具有代表性的路段作为算例,结合问卷调查获得的统计数据分别对传统期望效用理论模型和本文建立的基于前景理论的出行决策模型进行计算,将模型的计算结果和调查统计结果进行对比分析。结果显示前景理论框架下的出行决策模型计算结果相比期望效用理论模型能够更好的模拟实际生活中出行者的决策行为。