随着城市公共交通系统的发展,许多城市已形成了包括地铁和公交在内的公共交通多模式网,但公交吸引力普遍偏低、某些区段车站过于拥挤以及换乘不够完善等问题也逐渐显现。多元公共交通信息可以为乘客提供车辆到站时间、预计在途时间以及车内拥挤度等信息,引导乘客合理选择出行模式,有助于提升公交和换乘出行的服务质量,提高公交分担率,提高乘客的公交信息使用满意度。目前国内外研究多集中在单一信息的影响或是多种信息整体的接受程度,乘客出行行为的数据来源多为问卷调查或仿真模拟,而在多元信息综合作用对乘客出行选择的影响方面以及用行为实验获取出行行为数据方面鲜有研究。本文进行了多元公交信息对乘客出行模式选择行为影响的行为实验设计与实施。基于南京市民卡数据提取公共交通典型出行模式,行为实验分为通勤和非通勤场景,分别收集个人基本信息、日常出行情况和情景选择信息,情景选择部分需要被试者根据逐步加载的公交信息（包括候车时间、车内时间和车内拥挤度）及反馈的出行结果做出多次选择。通过Python的Web可视化框架Dash来设计网页,并通过分享网址来让被试者接受实验调查。随后进行出行模式选择行为特征分析,分析了通勤场景和非通勤场景的出行模式结构,并且对比分析了不同信息条件下多元公交信息对乘客学习行为的影响,甄别对于出行模式选择具有影响的信息要素,分析得到通勤场景的乘客较为注重出行总时间,非通勤场景的乘客更注重出行舒适度。根据实验数据进行多元公交信息下出行模式选择的模型构建与影响分析,进行数据预处理之后对通勤场景和非通勤场景每种信息条件的初次和末次选择结果分别建立条件Logit模型,并运用Stata软件进行模型的参数标定,对比通勤场景与非通勤场景的公交信息中的出行模式选择行为显著影响因素,分析得到通勤场景的的关键信息是车内时间和出行费用,非通勤场景的关键信息为车内拥挤度。结合出行模式选择行为特征分析以及多元公交信息对出行模式选择的影响分析,对通勤场景和非通勤场景的公共交通信息发布提出改善措施,主要包括增设车内拥挤度信息,完善车辆到站时间信息以及进行不同场景的信息突出显示及路线推荐。本文使用网页形式的行为实验来收集多元公交信息下出行选择行为的数据,提供信息时逐步加载并反馈结果,本文的研究成果为收集乘客出行模式选择数据提供了新的思路,并针对不同场景对公交信息发布提出改善措施,增加乘客的公共交通出行满意度。