随着社会的发展,逐渐形成高级城市形态:都市圈。北京都市圈现有的交通服务难以契合内部城市之间的联系与发展,导致交通拥堵严重,极大地影响了各区域功能的发挥。与此同时居民面临的交通问题更加严峻,研究都市圈内居民的出行特征,解决其居民出行的交通问题,有利于促进和谐社会的建设。本文的研究分为:特征分析、机理研究、优化对策、效果评估共四个层次。首先分析北京都市圈内居民的出行方式特征;然后研究影响居民的出行方式选择因素,揭示其出行行为决策机理;其次提出针对北京都市圈内居民出行的交通优化改善对策;最后分析不同交通优化政策下的居民的出行方式选择结果,评估优化对策效果。第一,界定北京都市圈的研究范围;设计居民出行调查方案,调查居民的个体属性、家庭属性以及出行属性特征数据;通过对居民出行特征的差异分析,发现家庭属性中的车辆拥有情况,个人属性中的年龄、出行次数、可支配收入,活动属性中的出行时间、出行费用、换乘次数与都市圈内居民的出行方式选择密切相关。第二,构建NL模型与支持向量机模型。NL模型主要用于研究影响北京都市圈内居民选择交通方式的因素,其结果分析认为家庭属性、个体属性以及出行属性三个方面均对都市圈内居民的出行方式选择产生影响。支持向量机模型则将样本分层训练集与测试集,通过训练获得预测准确率最高的一组参数,并对测试集进行预测,预测的总准确率在90%左右。与NL模型的预测准确率70%进行对比,支持向量机模型的预测准确率更高。第三,提出北京都市圈内居民出行优化改善配置措施。首先,以非集计模型的结果为基础,基于边际效应对各区县的居民出行进行灵敏度分析,分别从降低公共交通出行时间、降低公共交通换乘次数、降低公共交通出行费用三个方面提出优化对策以满足居民出行的需求。第四,利用支持向量机模型评估都市圈内居民出行的优化改善措施的效果。选取居民出行方式分担率变化为关键指标评价出行优化改善措施效果,发现不同的交通对策下各区县居民的出行方式选择呈现较大差异。最后基于“公共交通出行分担率最大化”的目标考量,认为降低公共交通出行时间、降低公共交通出行费用、降低公共交通换乘次数对策的改善效果较为显著。本文的研究成果可以扩展都市圈内居民出行特征分析和出行预测等内容。同时,可为交通规划者和管理者制定城市交通发展政策理论和技术提供参考。