随着社会经济的发展,城市人口呈现爆发式增长,居民出行需求愈发多样化,为城市居民提供精准化交通服务已成为城市管理者的一个重要主题。当前,城市交通需求与交通配给存在一定程度的不匹配,造成居民出行不便、费用高、行走距离长等问题。与此同时,我国人口老龄化程度越来越严重,老年人的交通出行问题日益突出,如何满足老年群体的出行需求已成为亟待解决的问题。深入了解老年群体出行特征及出行选择行为,有利于为老年人提供精准交通出行服务,对解决老年人出行难题具有很强现实意义。以济南市居民出行调查数据为依据,将居民群体划分为老年人群体和非老年人群体,针对老年人群体出行特征和交通方式选择行为进行了研究,并以非老年人群体作为对比分析。城市居民出行特征由于受到城市结构和交通供给的影响,具有一定的规律性。掌握城市居民出行的时空特征规律,可为城市基础设施建设、城市道路规划提供科学指导。拟从居民出行时空特征挖掘、居民出行选择行为及影响因素对老龄化背景下居民出行进行研究,旨在探索居民出行规律,寻找老年群体与非老年群体出行特征差别,深入理解影响居民出行选择因素的潜在作用。为了从出行方式影响因素中确定变量对居民出行方式选择上的影响差异,构建城市居民出行方式选择结构方程模型研究出行行为,划分内生变量与外生变量,为优化居民出行结构提供参考性依据。此外,针对现有数据所反映出的出行行为,构建了Multinominal Logit Model模型分析不同的出行方式选择的特性,从而对出行活动特征进行更好描述。主要研究结果表明:（1）基于海量调查数据,研究了济南市城市居民出行时空特征,运用热力图分析出行热点区域。研究发现,不同年龄群体的出行峰值均出现在早高峰7:00-9:00和晚高峰17:00-19:00时间段内,但是老年人群体和非老年人群体出行目的和出行热点区域存在差异。使用Kepler数据库分析热点区域可知:老年人群体主要以回家与休闲娱乐为出行目的,出行热点区域集中在广场和有较多公交线路经过的站点区域,如七里河;非老年人群体则更多是以回家、上班及公务为出行目的,出行热点区域集中在立交桥、快速路、高架路路段。（2）基于个人属性、家庭属性、出行属性建立结构方程模型,分析各种属性下的不同变量对出行方式选择存在的影响。数据显著性检验表明,个人属性、家庭属性和出行属性对出行方式均存在显著影响。建构的结构方程模型检验结果表明,出行距离的不同会影响出行方式的选择,随着出行距离的增加,居民会降低骑行方式出行的选择倾向,增加公共出行或者驾车出行的选择倾向。此外,出行时间不同,老年人和非老年人群体在出行方式上的选择也存在差异。出行时间较短时,老年人群体更倾向于选择私人小汽车出行,而非老年人群体则更倾向于选择公交车出行。（3）通过出行方式与影响因素建立MNL模型,从个人属性、家庭属性和出行属性分析居民出行选择。以驾车出行作为参照类别进行MNL模型参数标定,对居民不同的出行方式选择进行内在机理分析,通过模型拟合度检验和参数标定验证了模型具备较高的精度。基于以上研究,提出限制私家车使用、定制老年人专用公交、加强土地利用等相关缓解城市交通压力的建议。