随着我国城市化和机动化进程的不断加快，城市交通面临严峻挑战，交通拥堵现象日益突出，单纯依靠提高交通供给能力不能有效地解决交通问题，交通需求管理是解决交通问题的新方法。交通出行选择行为的研究是制定需求管理措施的重要基础，合理有效的交通需求管理应该考虑到出行者之间交通需求的差异性，针对细化的出行者人群，进行交通出行选择行为预测，研究主要影响因素的敏感程度。本文基于北京市出行方式RP调查，围绕差异化交通出行选择行为进行了全面系统的研究。　　首先，从个人属性、家庭属性和出行特征属性三个方面分析了影响居民出行方式选择的主要因素，基于RP调查，利用简单分类和聚类分析两种方法对出行者进行分类:基于出行目的将人群分为HW（从家出发上班或下班后回家）、HO（从家出发做另外的事或做完事情后回家）、NH（从其他的地方出发）和BU（外出商务、会议、办事）四类;基于家庭年收入将人群分为低收入、中等收入和高收入人群三类;基于居住区位及小汽车数量将人群分为城区无车、城区有车、郊区无车、郊区有车人群四类;采用两阶段聚类方法，将人群分为离退休人群、普通工薪人群和高端商务人群三类。　　针对每一类出行者，建立交通出行选择MNL模型，并对模型进行拟合和检验。提出差异化交通出行选择行为的预测方法，具体步骤为:特征变量采集及处理、类别判定、类内概率计算、类内出行选择行为判定、类间出行选择行为判定和确定预测结果。　　基于差异化交通出行选择模型，运用敏感性分析的方法，探究小汽车数量、行程时间和出行费用对各类人群出行方式选择的影响，建立差异化交通出行选择行为敏感性函数。　　最后，结合敏感性分析结果，从减少出行生成和改变出行结构两个角度，为制定交通需求管理政策提供意见和建议。