本学位论文依托国家自然科学基金资助项目“居民重组与出行分布中的复杂问题及其模型研究”、吉林省杰出青年基金资助项目“宏观交通流理论研究”和高等学校骨干教师资助计划项目“居民重组与出行分布理论及模型研究”而完成。本论文主要研究基于最大信息熵原理的居民出行分布模型及其参数标定和数据验证。全文共分五章，第二、三、四章是论文的研究重点，其中第四章是论文的核心部分。众所周知，改革开放进程的加快使我国逐渐由计划经济体制向市场经济体制转变，在这个转变过程中，我国的经济体制、劳动分配制度、土地利用制度以及住房制度均发生了较大变化。住房制度改革使得原来缚于职工宿舍住宅区上的约束力解除，从而使住房格局形成统一的商品房体系。一部分原来居住在职工宿舍住宅区的居民受到影响，必然要重新选择住宅，从而导致城市居民的重新组合与分布。在我国城市快速发展变化的今天，城市交通规划就更不能脱离城市的经济活动，尤其是被城市政府当局作为经济增长点的房地产业。由于城市的出行生成、出行分布、出行方式及出行分配都必将随着城市房改政策的变化而变化，这要求在交通规划过程中有科学的理论体系作依据，对上述变化进行预测，从而使规划满足未来的交通出行需求。合理有效地预测城市居民出行分布规律对城市土地利用规划、城市交通规划、城市总体布局规划等都具有重要意义和参考价值。目前国内外在预测居民出行分布时普遍采用的模型主要有增长系数模型、重力模型、介入机会模型等。增长系数模型的理论基础是假定观测到的出行的全部或部分都有一致的增长率，并且出行分布模式现在和将来变化不大。这种方法比较简单，容易理解，需要完整的基年出行矩阵，对基年出行矩阵精度的依赖性较大，最严重的缺陷是没有考虑网络中与广义费用有关的诸多影响出行分布的属性。因而，仅仅适用于规划区域交通情况变化较小的短期规划或粗略的出行分布预测。重力模型源于牛顿万有引力定律，假定出行生成和吸引行为受到外部因素的影响，主要用来研究当网络中出现比较大的变化时未来年的出行预测。其优点源于引入了阻抗函数，考虑的因素较增长系数法更为全面，对交通阻抗参数的变化能敏感地反应，预测的出行分布更为精确，而且在没有完<WP=94>整的现状调查资料时也能使用。其缺点在于当交通阻抗趋近于零时，出行分布量会趋近于无穷大，因此不适合计算短距离的出行分布。介入机会模型在建模根据上较重力模型强，其令人耳目一新的地方在于它的出发点：将距离作为一个普通变量，而不是核心变量，一直很明确地考虑从起点出发后介入出行目的地的机会。但由于其理论基础不很著名，难于理解，实际中很难获得从起点开始按终点距离由远到近排列的矩阵，且缺少必要的软件支持等原因，实际中较少被采用。最大熵方法是产生模型的一种好方法，不过，现有的研究主要局限于证明重力模型的产生或标定其参数。为研究新的居民出行分布模型，论文先以长春市调查数据为例，研究不同影响因素下居民出行分布规律。影响居民出行分布的因素主要有：出行方式、出行目的、职别、出行次数/天以及出行日数/周等。对比分析大量的出行分布曲线发现其曲线形式基本符合两种类型，即递减型和先增后减型。进一步认识到这两类分布曲线可以通过合理划分区间来达到统一。重点对出行方式的分布曲线作了比较，某种出行方式的速度与其平均出行距离之间有直接相关性，因而，平均出行距离可以与出行方式之间形成一一对应关系。这部分工作将为后续构造理论模型奠定统计基础。以往研究成果表明，最大熵方法是新的理论工作的基础，本论文因此从一个新的视角来探讨该方法在居民出行分布中的应用。为此首先介绍协同学理论中熵、信息、信息熵的概念及最大信息熵原理。然后根据最大信息熵原理并结合数理统计建立了基于原点矩典型特征量的居民出行分布模型，用调查数据检验了模型，并详细探讨了最高阶原点矩之阶数，得到了一些规律。由于交通规划中方式选择与出行分布密不可分，受构造出行分布熵模型的启发，进一步建立了基于出行距离或时间两种方式选择熵模型，用实例对模型进行了说明。为评价不同模型对同一问题的描述优劣，从熵原理本身出发，得到了可以确定系统分布的熵方法，运用调查数据对此进行了验证。结果表明，该方法可以简单有效地区分模型好坏，具有实际可操作性，为模型比较提供了理论依据与实际标准。论文在以下方面有一定创新：（1）建立了出行分布的熵模型，充实了出行分布模型体系，证明了最大熵方法产生模型的优势；（2）建立了出行方式选择的熵模型；（3）提出了区分模型优劣的熵方法。本论文的研究成果在如下几方面具有应用价值：（1）建立的熵模型可以预<WP=95>测某一研究中心周围居民的分布状态，从而把握出行分布的宏观规律，对服务于城市居民的各种就业、上学、购物、娱乐等场所的选址决策提供正确可靠的理论依据；（2）居民出行调查在实施或数据处理时，必须把出行距离或时间划分为适当的区间，通过统计分析仅仅能够得到特定距离上的出行概率，而熵模型根据数学函数可以将离散问题转变为连续问题，从而能够得到