随着我国经济的快速发展,城市居民的交通出行问题已成为大众关注的焦点。基于居民出行调查数据,对居民出行行为进行分析,总结出行规律,是城市交通规划与建设不可缺少的工作,也可为相关部门制定交通管理政策提供参考依据。针对我国当前出行特征研究主要是基于出行调查数据的统计分析,本文提出利用Ordered Probit模型和回归模型深入分析出行者特性对出行特征的影响,同时鉴于国内研究中很少考虑家庭结构因素,本文在研究中分析了家庭结构对出行特征的影响。概括起来,本论文的研究内容主要包括以下三点：(1)从家庭内部作用关系、家庭结构、个人角色、陪同出行和儿童的存在等方面分析家庭对其成员活动出行的影响。(2)针对居民出行调查数据特征,利用方差分析研究发现家庭结构、家庭收入、年龄等出行者特性对老年人和年轻人在通勤、购物、娱乐目的下的出行频率、出行距离和时耗有显著的影响。为了进一步弄清这些影响关系,本文利用Ordered Probit模型和多元回归模型对上述特性变量参数进行标定,研究结果表明核心家庭和多代家庭中老年人出行频率、出行距离和时耗少于退休家庭,特别是在娱乐出行中显著性明显；多代家庭中的年轻人通勤出行距离和时间多于核心家庭,而购物出行次数少于核心家庭中年轻人。(3)分析居民出行方式的影响特性,利用最大效用理论,通过对调查数据的分析,分别确定在通勤、购物和娱乐出行目的下各出行方式的效用函数特性变量。构建多项Logit模型并进行模型参数标定、检验及优化,最后解释分析出行方式选择行为,并提出特性变量贡献度概念来比较性别、年龄、换乘次数、行程时间等特性对出行方式选择的影响大小。本文结合交通规划理论,基于数据分析方法,应用统计软件和相关模型,定量研究了城市居民的出行行为特征。本文的研究对解释老年人和年轻人不同目的下的出行特征、出行方式选择、科学制定交通出行引导措施具有实际意义。