为探索通过智能手机等通信工具随时随地获得的交通信息对居民通勤出行链模式选择行为的影响,采用RP(Revealed Preference)调查获取出行者的社会经济属性、交通信息使用属性以及通勤出行链模式选择行为数据,用信息查询频率度量出行者的交通信息使用属性,建立估计通勤出行链模式的二项Logit模型.研究发现:(1)交通信息在促进复杂链的生成上发挥着较大的作用;(2)在交通信息的作用下,停车换乘(Park and Ride,P&R)方式比公共交通和小汽车都更能促进复杂链的生成;(3)出行者的性别、婚姻状态、家中是否有12周岁以下儿童等对出行链模式选择不会有显著影响.
