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SP (stated preference)调查与Logit模型被广泛应用到我国城市交通需求预测研究中,但是在研究过程中存在诸多不足。尤其是许多研究并没有关注问卷实验设计方法对模型预测精度的影响,使SP问卷实验设计方法研究较为薄弱。并且,在应用过程中logit模型参数估计主要依靠SPSS等统计软件,这类软件与Logit模型求解方法存在本质差别导致模型结果误差较大。因此,本文以成渝通道新增高铁为研究对象,将正交原理引入SP问卷设计过程中,保证选择枝属性间的独立性,避免属性之间多重线性问题。并且,本文利用正交原理与随机部分因子设计法的SP问卷获取高铁开通背景下出行者的偏好数据,建立(Multinomial Logit)MNL与NL (Nested Logit)模型分别应用SPSS与NLogit编程求解模型,分析两者在参数估计上的差别。根据模型结果分析不同实验设计方法对模型结果的影响,并从模型拟合度、参数显著度等方面验证实践应用中NL是否优于MNL,最后得到影响出行者选择行为的关键因素。根据模型结果,正交实验设计原理有效防止选择枝属性间的相关性,从而有效提高模型的拟合度与参数显著度,更准确的反映出行者选择行为。模型结果分析表明SPSS软件的求解算法只针对Logitisc回归模型,与logit模型存在本质区别。通过MNL与NL模型结果对比发现MNL模型更能准确反映出行者的选择行为,说明只要数据质量高,即使应用简单的模型也能得到良好的模型结果。同时,模型结果也指出影响成渝通道出行者选择行为的关键因素包括：“车内时间”与“费用”及“收入”变量,并且应用弹性分析定量反映出行者对关键因素的关注度,得出成渝通道中出行者对客运大巴更为关注其出行时效性,高铁与私家车则更为关注出行费用。本文分析了关键因素“费用”与“车内时间”的变化对交通方式选择概率的影响,并且预测通道中三种选择枝的“费用”与“车内时间”分别处于一定水平下的分担率。这将为成渝通道中交通方式尤其是高铁的运营定价提供参考。最终,本文预测得出高铁引入后成渝通道中三种交通方式的选择率分别为：高铁65.51%,客运大巴29.52%,私家车4.97%,高铁将成为成渝通道中客运的主体承担主要的客流；新成渝高速的建成通车将刺激私家车出行,并对稳固客运大巴的市场志有率有积极作用。