| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·主要研究内容及思路 | 第12-13页 |
| ·符号术语中英对照表 | 第13-14页 |
| 第二章 基于NHTS和ATUS的数据统计分析 | 第14-40页 |
| ·2009年美国家庭出行调查（NHTS） | 第14-36页 |
| ·NHTS 2009数据基本统计特征 | 第16-31页 |
| ·描述性统计分析（Decriptive Statitics） | 第31-36页 |
| ·2009年美国时间利用调查（ATUS） | 第36-40页 |
| ·描述性统计分析（Decriptive Statitics） | 第37-40页 |
| 第三章 居民出行行为基本理论与选择模型 | 第40-51页 |
| ·居民出行行为分析基本理论 | 第40-43页 |
| ·消费者行为理论 | 第40-41页 |
| ·前景理论 | 第41-42页 |
| ·随机效用理论 | 第42-43页 |
| ·居民出行需求预测集计模型（Aggregate Model） | 第43-46页 |
| ·转移曲线模型 | 第43-44页 |
| ·回归模型法 | 第44-45页 |
| ·重力模型的转换模型 | 第45页 |
| ·损失最小模型 | 第45-46页 |
| ·居民出行需求预测非集计模型（Disaggregate Model） | 第46-51页 |
| ·集计模型与非集计模型对比 | 第46-47页 |
| ·Probit模型与Logit模型 | 第47-48页 |
| ·Logit模型、MNL模型（Multinomial）、BNL模型（Binary） | 第48-49页 |
| ·Nested Logit模型 | 第49-51页 |
| 第四章 基于个人特性变量的居民出行行为模型 | 第51-59页 |
| ·居民出行模型的整体构架（Modeling Structure) | 第51-53页 |
| ·居民出行模型影响变量的选取 | 第53-54页 |
| ·居民出行模型的计算软件及过程 | 第54-59页 |
| 第五章 居民出行行为模型结果及分析 | 第59-69页 |
| ·NHTS 2009基础样本选择模型的主要变量（Main Effects） | 第59-61页 |
| ·个人/家庭基本特性变量对居民出行行为的影响 | 第60页 |
| ·收入、教育、工作状况和家庭结构的影响 | 第60页 |
| ·基础样本选择模型结果中边际效应 | 第60-61页 |
| ·其他 | 第61页 |
| ·NHTS 2009加入交互效应（Interaction Effects）的模型结果 | 第61-64页 |
| ·工作日类别的影响对居民出行行为的影响 | 第63页 |
| ·年龄、驾照、性别对居民出行行为的影响 | 第63页 |
| ·收入状况对居民出行行为的影响 | 第63-64页 |
| ·工作状况对居民出行行为的影响 | 第64页 |
| ·居住地对居民出行行为的影响 | 第64页 |
| ·家庭结构对居民出行行为的影响 | 第64页 |
| ·其他因素对居民出行行为的影响 | 第64页 |
| ·ATUS 2009基础样本选择模型的主要变量（Main Effects） | 第64-66页 |
| ·个人/家庭基本特性变量对居民出行行为的影响 | 第65页 |
| ·收入、教育、工作状况和家庭结构的影响 | 第65-66页 |
| ·其他 | 第66页 |
| ·ATUS 2009加入交互效应（Interaction Effects）的模型结果 | 第66-69页 |
| ·工作日类别的影响对居民出行行为的影响 | 第68页 |
| ·年龄、性别对居民出行行为的影响 | 第68页 |
| ·收入状况对居民出行行为的影响 | 第68页 |
| ·工作状况对居民出行行为的影响 | 第68页 |
| ·家庭结构对居民出行行为的影响 | 第68-69页 |
| 第六章 总结及展望 | 第69-71页 |
| ·论文研究工作总结 | 第69-70页 |
| ·研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间取得的相关科研成果 | 第75页 |
