随着我国社会经济水平的提升,我国经济从粗犷型逐渐转变成紧密高技术型,而移动互联技术也随之进入了新的时代。在经济的作用下,城市的精神面貌得到了巨大的改善,无论是道路网密度、小汽车保有量、人口总量、GDP等因素均得到了一定程度提升。一方面提升了人们的生活质量,另一方面也加剧了城市的交通病。城市交通拥堵是供给和需求矛盾的综合体现,在城市资源日益紧张的今天,从交通需求端入手解决交通问题则显得尤为重要。居民作为交通需求的主体,其出行方式和出发时间以及路径选择等组合形式不仅体现了交通需求端的复杂度,同时也间接体现了一个城市该有的交通出行特征。为了缓解城市的交通拥堵,研究移动互联信息下居民出行前的交通选择行为很有必要。论文首先分析了国内外关于交通选择行为研究的进展情况,通过对现状的把握,确立了研究内容和技术路线。文章分析了影响居民交通出行选择的外部和内部因素,在因素制约的作用下引入了期望、随机效用等基础理论,通过对其进行综合归纳分析,解释了人们在出行前一系列交通选择行为所带来的效用及不确定度。随后论文分析了移动互联信息对居民出行选择机理的影响,通过对比分析RP与SP交通调查法的优缺点,确立了SP调查在移动互联中的优势地位。结合研究目的,制定了设计原则,优化了SP问卷调查的内容框架,并以框架为导向细化了调查方案,为后续的研究提供数据支持。结合出行特征分析,确立了模型上下层框架,细化了架构内各选择肢的种属关系。论文通过对经典非集计模型的含义及表达形式进行深度剖析,并在原有模型的基础上改进,提出了一种基于信息熵—哑变量改进的NL模型。在研究的过程中,模型的效用选择函数共分为方式、时间、方式-时间联合三类,通过对各效用函数模型指标进行选取和分类,对于不可量化的性质变量进行哑变量赋值优化,进而再求取效用选择函数。针对对应的概率模型,本文则提出了一种将效用函数进行信息熵转化再求解概率的思路,该方式能够软化传统的计算方式,进而能够将信息总效用的信息量与其概率关联起来,以达到整体出行规律与个体特征化关联的作用。最后,依托移动互联平台,以桂林市七星区为例开展相关问卷调查,筛查问卷并统计分析,对相关的交通选择行为模型进行参数标定,然后给出相应的概率模型的求解思路,通过对效用和概率的综合分析,并为居民出行前的选择行为提供了出行建议。