居民出行产生作为交通需求的前提和基础,其结果直接影响到以下各阶段预测结果的优劣,进而影响到交通设施规划的合理性,在需求预测中占有举足轻重的作用。而居民出行产生量与区域人口息息相关,在没有历年人口调查数据的基础上如何准确预测人口显得尤为重要。另外,随着人们生活水平的提高,居民出行中的弹性出行比重会越来越大,而影响弹性出行的因素很多,如何在诸多因素中提取主要因素并准确预测弹性出行产生量倍受学者关注。基于上述观点,本文对Lowry模型进行改进,预测交通小区的人口数和岗位数,并将结果应用于居民出行产生量的预测。引入人口位势和岗位位势的概念,正确表述Lowry模型中人口和岗位分布函数的实际意义。在应用遗传算法对人口位势和岗位位势标定后,通过多元逐步回归分析确定了各类土地利用与人口位势和岗位位势之间的关系,进而确定了影响人口位势和岗位位势的主要土地利用类型。此时,即根据规划年土地利用便可计算规划年的人口位势和岗位位势,并应用Lowry改进模型计算交通小区的人口数和岗位数。在着重分析居民出行的目的特性的基础上,对各类出行目的进行了汇总和分类,将出行按目的划分为上班、上学和弹性出行三类。针对弹性出行,引入效用函数概念,用以说明周边小区对本小区弹性出行的影响,最终建立分目的的居民出行产生预测模型。将Lowry改进模型与居民出行产生预测相结合,进行案例分析。将Lowry改进模型计算得到的各小区人口及岗位数应用于分目的的居民出行产生预测模型,进而得到各交通小区分目的居民出行产生量。