当前,国内外主要利用四阶段法进行出行需求预测,传统四阶段法以集计模型为基础,将小区的出行作为研究对象,研究小区出行总体特征,忽略了个人的出行行为特征。随着社会经济的增长,城市化的扩张,居民出行不断增加,集计模型的四阶段法不再适应当今不断变化的社会需求。基于非集计模型的出行需求预测,以研究出行者个体的出行行为,能比较真实地反映出行者个人的出行选择过程。本文针对四阶段法中出行生成、出行分布和方式划分的不足,提出应用多层Nested Logit模型进行出行链需求预测,结合Nested Logit模型的理论与结构框架,建立出行发生—目的地选择—方式选择的三层NL模型,通过自下而上选择变量进行建模和参数标定与检验,将个人出行选择过程更真实地反映出来,优化出行需求预测模型。本文主要内容包括以下几点：(1)分析传统四阶段法的缺陷,提出非集计联合选择模型的想法,详细介绍了非集计模型的理论基础和常用的Logit模型——MNL模型和NL模型。(2)结合某市的居民出行调查数据,分析城市居民出行行为特征,从出行者个人属性、家庭属性、出行特性等几个方面分析不同影响因素对出行方式、出行次数和出行空间分布产生的影响。(3)对基础理论知识总结的基础上,结合居民出行调查数据,构建居民出行链需求预测模型体系,形成以MNL模型为基础的一个三层NL模型结构,模型体系中包括出行方式选择模型、目的地选择模型和出行发生模型,并详细阐述了NL模型体系的概率表达式、效用函数公式,提出通过Logsum变量将各阶段模型建立联系。(4)对模型体系中各阶段模型的基本原理、影响因素的相关性分析(SPSS软件)、效用函数的设定,以及利用Biogeme软件进行参数标定与检验等做了详细的论述,并对各阶段参数标定的结果进行了解释说明。最后通过计算各出行方式的分担率,检验整个模型体系的合理性。