信息技术的发展为城市交通问题的缓解带来了契机，而出行者在出行中对信息的反应是信息技术能否发挥其作用的一个重要因素。通常，国内外学者通过对客观信息的分析实现出行者路径选择行为的研究，尽管其中一些模型与算法考虑到主观信息对路径选择行为的影响，但往往用期望效用理论去分析和解释，很少以信息心理感受及影响为出发点，运用与心理相关的理论进行深层次研究并分析出行者路径选择行为。　　本文通过对出行者特性的分析，划分出行者类别，在此基础上，研究和分析各类出行者路径选择影响因素反映的客观信息(包括经验信息和ATIS信息)，结合前景理论、模糊推理及BP神经网络算法和结构，确定客观信息与主观信息的关系，并建立主观信息对路径选择行为的影响模型。该模型解释了出行者的路径选择行为机理，通过对出行者表述信息模糊性的分析和心理上客观信息映射的研究，得到了主观模糊信息下的出行路径选择结果。　　基于路径选择影响因素的客观信息，分析信息在各类出行者心理上的参考点，应用前景理论的价值函数对路径选择影响因素的客观信息进行心理映射，形成主观信息。然后运用模糊推理建立主观信息与评价等级两者之间的关系模型，构建BP模糊神经网络实现关系模型的结构和算法，确定路径信息对各评价等级适用度。应用权重函数对各评价等级进行心理映射，结合适用度与映射后的各评价等级，进行模糊聚合运算得到路径的模糊综合评价值，去模糊化后得到路径选择可能性评价值，出行者据此决定对路径的取舍。　　结合实际路网进行分析，开展出行者路径选择行为调查并获得基础数据，运用VB编程实现模型的BP模糊神经网络的反馈算法，标定模型并进行样本检验。通过出行者路径选择影响信息的反馈和更新，预测出行者未来的路径选择可能性和路径选择趋势，并对输出结果进行分析和总结。