随着先进的城市交通信息系统、先进的公共交通系统以及智能公交信息系统逐渐在我国公交都市试点运营,实时动态的公交出行信息在方便乘客出行的同时,对提高公交服务质量,改善公交服务水平,制定新的公交战略等均具有重大意义。但是在实际应用中,智能公交信息系统也存在提供的信息不够可靠、信息的发布不够及时、信息的获取繁杂等缺点,造成乘客对公交出行信息的使用意识不强,公交出行信息的用户基数不足等现象。如何确定影响乘客公交出行信息使用的关键因素,解析关键因素之间的内在机理,并对公交出行信息市场进行细分,制定公交出行信息细分市场策略,对充分释放公交出行信息的服务潜能,提高公交服务满意度,吸引潜在的公交乘客具有重要意义。论文首先对公交信息化技术、乘客行为理论模型、公交信息接受影响因素以及公交出行信息对出行的影响机理进行了综合系统的分析,为了解公交信息的产生、传播、接受、使用以及发展机理奠定基础;然后,运用RP/SP调查法以及统计学中的描述统计分析、信度分析、效度分析以及因子分析完成了乘客公交信息数据的采集、处理与分析,用以检验调查数据的稳定性与有效性;接着,通过对计划行为理论、技术接受模型以及风险感知理论的整合,构建了公交出行信息接受程度的整合模型,通过比较偏最小二乘估计的结构方程模型与最大似然估计的结构方程模型的建模原理、适用条件,使用结构方程模型对整合模型进行拟合求解,得出公交出行信息的功能风险、时间风险、感知易用性、感知有用性、态度、主观规范以及感知行为控制对乘客公交出行信息的使用意向产生了显著的影响,并对模型的因子与路径进行了检验分析,证实了潜变量之间的因果假设,并提出了改善乘客公交出行信息接受程度的建议;最后,根据乘客对公交出行信息的感知心理因素,在改进的K-means聚类算法下,完成了公交出行信息市场细分,并根据公交细分子市场的类别与特征,制定了相应的公交出行信息运营优化策略。论文通过整合的技术接受模型,明确了影响乘客公交出行信息接受、使用的关键性因素以及因素间的内部因果关系;并根据乘客对公交出行信息的感知心理因素,对公交出行信息市场进行了心理细分,制定了不同细分市场的公交出行信息运营优化策略,研究成果为提高公交出行信息服务质量,充分释放公交出行信息服务潜能提供参考;另外,此方法也可以推广应用到乘客对其他新技术接受程度研究中。