随着我国城市群的快速发展，城市群区域一体化愈发明显，促使城市群区域内居民流动也越来越频繁，同时居民对出行质量和城市群交通服务水平的要求也越来越高，因此各地陆续规划建设城市群间城际铁路以适应城市群的快速发展和满足城市群居民不断增长的城际出行需求。城际铁路使城市群居民城际交通出行环境发生了巨大的变化，继而促使城市群居民的出行需求和出行习惯也相应的发生变化。基于以上背景，本文采用动态面板数据离散选择模型来研究出行选择环境发生变化后城际出行者出行行为的变化，为未来城市群城际交通规划、政策的制定及评估和城际客运分担率的预测提供了数据支撑和理论依据。本论文的研究内容为:　　首先介绍了离散选择模型的理论基础、常用离散选择模型和模型检验指标;接下来阐述了面板数据的特点和在交通行为分析方面的优势，随后比较筛选出了最适合分析面板数据的离散选择模型—Mixed Logit模型，并通过对不同形式MixedLogit模型的分析比较选出适合本论文的随机系数形式的Mixed Logit模型;最后本研究选取南京—杭州地区作为调查区域，调查出行者在宁杭城际铁路开通前后的两个时期的出行面板数据，并将状态依赖变量引入出行者的出行效用函数中以表征出行者在宁杭城际铁路开通前出行结果对之后出行选择的影响，构建了基于面板数据的城市群居民城际出行方式选择Mixed Logit模型，并设置三组未来政策变化方案，运用模型对变化方案的市场分担率进行预测，研究结果如下:　　模型的仿真结果表明本文所建模型同传统的基于横截面数据的模型相比精度更高，同时状态依赖系数显示虽然城际铁路开通，但出行者过去出行选择结果仍然对现在的出行方式选择有显著影响，表明在出行选择环境变化的情况下，研究出行者出行方式选择行为需考虑出行者不同时期出行行为之间的关联性;同时通过模型对本文设置的三组政策变化方案预测结果表明，传统的基于横截面数据的模型由于不考虑出行者之前出行方式选择结果对现在出行选择的影响，会高估出行者面对出行选择环境变化时的反应程度，出行者的出行习惯也使出行环境内的交通方式的某一属性的变化也很难改变整个交通方式市场的份额，表明交通需求政策要诱导出行者出行行为，必须需有效的破除出行者的出行习惯。