离散选择模型,如多项logit模型(Multinomial Logit, MNL)、巢式logit模型(Nested Logit, NL)和混合logit模型(mixed MNL, MMNL)被广泛应用于交通领域,主要有交通需求量预测、交通政策评价、交通服务效益评价等。用于模型标定的数据是保证模型精度的关键,有效的问卷试验设计方法能够使收集的数据信息最大化,并能得到更可靠的参数估计。D-optimal试验设计法的目标是使模型渐进协方差矩阵行列式的值最小,本质是使模型参数的标准误差最小。为了验证新方法对模型标定精度的有效性,主要是与应用广泛的正交试验设计作对比。以成都到龙泉片区交通通道为研究对象,在假设通道中开通地铁的情景下,采用意愿调查法,分别利用D-optimal试验设计和正交试验设计方法进行问卷设计,然后采集出行者的出行偏好数据。选择费用、到乘车站点时间、候车时间、车内时间、下车到目的地时间等变量作为效用变量,建立多项logit模型,结合意愿调查数据对模型进行求解,把基于两种试验设计法的模型结果作对比分析。结果显示,D-optimal试验设计相对正交试验设计在属性水平组合数方面更具有灵活性,可根据需要设置组合数。并且无论在大样本还是小样本的情况下,基于D-optimal试验设计法得到的参数估计标准差都小于正交试验设计法,说明基于D-optimal试验设计法在保证模型参数估计精度上要优于正交试验设,尤其在样本量较小的情况下体现尤为明显,这表明在样本量较小的情况下,D-optimal试验设计法更能保证模型参数估计精度。D-optimal试验设计法还能够有效的避免主导选择枝,避免模型参数估计值存在偏差。最后,利用较好的模型结果,分析出行者选择行为。模型结果显示费用、到乘车站点时间和车内时间对出行者的选择行为有显著影响,对三个显著因素分别进行了弹性分析,定量反应出显著因素对出行者选择行为的影响,并分别预测了三个显著因素在不同水平下的选择枝选择率。为相关交通方式制定交通政策和服务措施提供了理论参考。