随着交通拥堵交通事故环境污染等交通问题日益严重，传统的单纯依靠增加交通供给的方法已经不适合解决城市社会经济快速发展的交通供需不平衡问题，现阶段交通规划与管理的重点已经转变为对交通需求的有效管理出行行为分析是交通规划与管理的重要研究领域之一，进行居民出行调查和出行行为分析有助于交通拥堵等交通问题的逐步缓解和解决出行时间预测是出行行为分析的重要组成部分，出行时间直接影响居民出行方式出行路线出行次数以及活动-出行安排因而，进行居民出行时间预测有利于掌握居民出行规律和居民出行特征，为交通需求管理政策制定与实施提供决策依据通勤出行是城市居民出行的重要组成部分，例如2005年北京市居民通勤出行占出行总量的26.95%而通勤出行时间安排也是影响城市居民其他活动和出行的重要因素由于通勤出行一般集中在早晚高峰期，使其成为早晚高峰交通拥堵的主要原因因此，研究城市居民的通勤时间特征，进行通勤时间预测对掌握居民出行规律，解决城市交通拥挤问题具有重要意义传统的通勤时间研究中，研究对象过于单一，只考虑了居民通勤出发时段或出行耗时，并没有全面考虑居民的全日通勤时间，本文将日通勤时间概念细分为离散时刻和连续时间，并将通勤者的全日活动-出行安排划分为由离散时刻和连续时间组成的若干时间要素，通过对这些时间要素的预测进行居民全日通勤时间安排的预测本文以居民日通勤活动-出行链为研究对象，分别应用Ordered Probit模型和回归支持向量机（Support Vector Regression）建立离散的时间预测模型和连续的时间预测模型，预测日通勤活动-出行时间安排中的离散时刻和连续时间其中，离散时刻包括出发时刻和中途驻停到达时刻，连续时间包括出行耗时和活动持续时间并组合离散和连续的时间预测模型构建通勤者日活动-出行时间预测模型系统结果表明，模型整体的拟合精度比较高，可以比较准确的预测通勤者的日活动-出行时间安排这种将离散模型和连续模型结合建立通勤者日活动-出行时间预测模型来预测通勤者的日活动-出行时间安排的方法正是本文的创新点本文所建立的日活动-出行时间预测模型及相关方法是进行居民出行时间分析的有效方法，其研究成果可用于通勤者日活动-出行时间安排的预测以及相关的交通需求管理政策的评价从而有助于掌握居民出行规律，制定更为合理有效的交通需求管理政策，为城市交通规划与管理提供科学基础和决策工具