城市交通系统日益完善,居民出行的可选方式也日渐多样化,出行者根据自身偏好可以采用一种或几种交通方式结合的出行模式到达目的地,这一系列变化使得出行更加便捷的同时也让居民的选择行为变得复杂起来,给交通管理部门的管理和ATIS信息的发布带来困难。现有文献研究传统单模式出行行为较多,很少在多模式交通系统中进行分析,在多模式研究领域中,交通配流的研究较多,从出行者个体角度研究选择行为较少,且现有文献基本上都是基于期望效用理论进行分析的,本文尝试在前景理论框架下考虑出行者风险态度基于多模式网络对出行行为进行研究,并建立选择模型。主要工作如下:首先确立了本文研究的出行模式为小汽车、公交车、轨道及公交车与轨道换乘共四种模式,通过分析出行目的、出行影响因素及不确定环境下出行者的有限理性,确定本文以出行时间为主要分析对象,研究出行者在通勤出行中的选择行为。随后对个体风险态度进行了深入的研究,将其与前景理论的风险偏好做出区别,并给出了个体风险态度水平的测量手段。对比了期望效用理论和前景理论,将前景理论的内容与交通出行进行关联性分析。其次分析了多模式下城市不同交通方式的运行网络特征,采用超网络理论对多模式交通系统的网络进行构建,并结合实际的起讫点和交通网络对构建过程进行了说明。提出了考虑道路交叉口和公共交通站点阻抗的多模式网络属性存储方法,给出了超网络中小汽车、公交车、轨道及多模式出行时间量化模型,采用调查数据验证了正态分布可以很好地反映出行时间的分布。最后根据多模式交通系统网络及实际的出行规则,定义了可行超路径,给出了根据出行者风险态度水平的预留出行时间计算方法,将预留出行时间做为超网络阻抗,采用改进的Dijkstra算法和改进的深度优先算法求取各类风险态度人群合理路径集。随后基于路径预留时间求得出发时刻范围,设定双参照点前景理论模型,并对相应的参数进行标定,给出前景理论模型计算需要的数据计算方法,并分析了双参照点前景理论模型的适用性。建立基于前景理论框架的路径—出发时刻联合选择模型,对现实的交通系统进行建网计算,验证了模型的可用性。