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小汽车使用者是小汽车出行的主要贡献力量，而且小汽车使用者的出行行为特征也日趋复杂。因此，对小汽车使用者的出行行为进行研究，挖掘小汽车使用者的出行规律，对于合理制定出行引导策略具有重要意义。在此背景下，利用北京市第四次居民出行调查数据对北京市小汽车使用者的出行选择行为进行了分析，通过分析旨在对影响北京市小汽车使用者出行选择和决策的因素进行研究，为出行引导政策制定提供参考。 论文以小汽车主要使用人群的出行行为作为研究对象，以出行链和出行方式链选择行为作为主要研究内容，以非集计模型为主要方法，研究了三个方面的内容。 小汽车使用者出行和活动特性分析是出行行为分析的基础。本论文利用北京市居民出行调查原始数据，通过出行和活动判断规则，提取了北京市小汽车使用者出行和出行链信息。对小汽车使用者的个人属性、家庭属性进行了分析，并划分了小汽车使用者出行链和出行方式链类型，初步分析了不同个人属性、家庭属性的小汽车使用者在出行链和出行方式链类型选择上的差异性。 影响因素选择是决定模型标定优劣的关键。本论文利用结构方程对个人属性、家庭属性、出行时段等与出行链和出行方式链的影响关系进行了量化。 行为分析模型选择和标定是理解小汽车使用者出行选择行为的核心。本论文根据结构方程模型得到的因素间的影响关系，建立了以出行链类型选择为上层、以出行方式链为下层的Nested Logit模型，对模型进行了参数估计和模型优度检验。最后利用模型标定参数，对模型结果进行了解释分析。 论文的研究成果能够为小汽车出行引导政策制定提供支持。