随着社会经济的发展,城市规模的扩张,出行者的出行范围不断扩大,出行目的和出行方式逐渐趋于复杂化,由此引发了一系列的城市交通问题。城市商业中心区作为城市的核心区域,因社会活动类型的多样化而吸引了更多的交通出行量,成为了城市交通流和人流最为集中的区域,同时也是交通问题最为严重的地方。因此,对城市商业中心区出行者的出行行为进行研究,总结该区域出行者的出行特征,探索影响出行者出行方式选择的关键因素,对制定改善城市交通环境的交通需求管理政策,有重要的理论意义和实践价值。本文利用2011年大连市居民出行调查数据,对出行目的地为大连市商业中心区(青泥洼商业中心区)的出行者的出行行为进行研究。在对商业中心区出行者的出行行为进行建模时,首先考虑了不同出行目的的出行者在出行方式选择上可能会存在差异,所以分别利用全部样本、通勤样本和非通勤样本进行建模;然后考虑了 IIA特性可能对构建模型造成偏差,所以对每组样本分别建立MNL模型和NL模型,通过对比分析确定模型。最后利用模型对出行方式分担率进行预测。本文利用R语言编程进行非集计模型的构建,得出的主要结论如下:(1)IIA特性会对构建模型造成一定的偏差,NL模型能够更加准确的捕捉商业中心区出行者的出行行为,所以选取恰当的非集计模型对于分析出行者的出行行为是至关重要的。(2)性别、年龄、职业、汽车拥有量和出行时间对商业中心区出行者的出行行为有显著影响,其中性别、40～49岁、工人、服务业人员和个体劳动者在出行目的不同的模型中表现出明显差异,这种差异体现了出行目的对商业中心区出行者的出行行为产生了一定影响,不区分出行目的的整体建模会产生一定的偏差。(3)汽车拥有量在所选变量中对商业中心区出行者的出行方式选择影响最大。随着汽车拥有量的增加,小汽车分担率显著上升,其他交通方式分担率下降,而公交车分担率下降最为明显,因此可以推断出合理控制汽车拥有量可适当增加出行者选择公交出行的比例。