城市居民出行行为分析对城市交通规划和管理至关重要,运用科学的理论与方法分析居民的出行行为,掌握居民出行的一般规律,从而能够为城市交通需求提供预测依据,进一步可以制定出科学的交通管理政策并提出适合城市发展的交通规划方案。近年来,我国经济水平持续增长,但同时城市居民的收入差距也在逐渐扩大,不同收入群体的出行行为也会因为收入差异而呈现不同。因此,分析城市居民的出行行为,充分考虑居民的收入差异,通过对不同收入群体出行行为进行对比分析,能更准确的了解不同收入群体的出行特点,这对于针对性提出交通引导措施具有重要意义。本论文以上海市居民出行调查数据为基础,基于效用最大化理论构建了出行目的和出行方式相互影响的巢式Logit模型,对比分析了不同收入群体出行选择的显著影响因素,并提出了相应的交通引导对策。论文的主要内容包括:(1)国内外出行行为研究现状分析。论文从研究方法、研究对象、数据来源三个方面对居民出行行为研究现状进行总结,归纳已有研究中存在的不足之处以及本论文可借鉴之处。(2)出行行为理论研究。阐述与出行相关的概念、出行行为的基本内涵,论述了出行行为分析的基本理论和研究方法。对非集计模型和集计模型进行对比分析,论述了非集计模型用于出行行为研究领域的优点,并对非集计模型中巢式Logit模型的模型结构,模型原理,建模过程及模型参数标定进行重点介绍。(3)出行调查数据采集及处理。通过在智能手机安装GPS定位软件采集居民的出行数据,基于智能手机的出行调查弥补了传统出行调查方法存在的缺陷。论文详细说明了利用智能手机采集出行数据的过程,然后对采集的原始数据进行了预处理,并对调查数据从个人及家庭属性和出行信息方面进行了描述性统计分析,从宏观层面把握并认识数据特征,为巢式Logit模型变量的选取提供指导。(4)不同收入群体出行行为分析。论文首先对不同收入群体进行了界定,并统计分析了低收入群体、中等收入群体和高收入群体的出行特征,然后建立出行方式与出行目的相互影响的巢式Logit模型,并采用R语言对模型参数进行标定,得出不同收入群体的出行选择特点,再根据影响不同收入群体出行的显著性因素,相应地提出了交通管理策略。本文主要对影响居民出行行为选择的因素进行了深入分析,该研究不仅明确了不同出行工具的社会分工和服务对象,而且可以引导城市居民更加理性、经济的出行,同时,研究不同收入群体的出行行为,并对应的提出一些有关出行的建议措施,也为解决交通拥堵问题提供了新的视角。