近年来，由于灾难的加剧，应急管理愈加艰巨。虽然已有相对完善的应急管理预案，但是这类方案的制定大多停留在管理体系建立，理论深度仍不足。其中，交通疏散管理作为应急管理的重要组成部分，也缺乏对其深入细致的研究。通常情况下，交通规划管理的基础是针对交通需求长期或短期预测，在应急状态下也不例外，交通疏散需求预测是应急交通管理最基础最重要的组成部分。因此，预测应急状态下动态疏散交通需求量变化情况这一问题亟待解决，若以合理的方法掌握动态疏散需求量变化情况，那么应急交通管理中其他相关问题将迎刃而解。应急状态下，人群的疏散具有不确定性、突发性、易变性等特点，疏散决策不但受到大量的外界条件影响也会受到自身因素影响。所以，通过对灾害情况下国内人员心理特征的研究、行为的调查寻找一些影响疏散决策的因素，并将这些影响因素应用于动态交通需求预测的建模过程中，从而提高预测模型的准确率，改进现有预测方法有十分重要的现实意义。在问卷调查阶段，参考我国国民特殊的行为习惯及相近领域的研究成果，设计了合理的调查问卷，选取教育生活背景相近的受访者接受此次调查。通过调查取得的数据，利用频率统计配合最优尺度回归深入分析人群出行行为。得到大型灾难应急条件下，影响人群疏散决策的内部因素及外部因素。结合多分无序logistic回归建立了疏散决策与影响因素的优势比模型，并利用该logistic优势比模型获得疏散预测区间及预测区间概率，从而进一步得到动态疏散需求量。与此同时，在调查数据频率统计结果的基础上，结合compertz及Richards曲线拟合了疏散动态需求量与时间的模型关系。文章最后一部分也是最重要的部分，即基于误差平方和最小准则的组合预测。多分无序logistic回归模型优点在于建立了影响因素与疏散动态需求的关系，缺点在于预测结果与实际调查结果相比存在一定误差，且缺乏明确的时间变量。Compertz与Richards曲线模型优点在于能够确定疏散动态需求与时间的明确关系，缺点在于模型没有考虑影响因素与动态需求的关系，因此预测结果可能与实际情况相比也有一定出入。为了优劣互补，因此采用了误差平方和最小准则，对于多分无序logistic、compertz及Richards曲线三种模型进行组合预测。最终得到了又考虑到影响因素又兼顾时间变量的组合预测模型。