基于分層信息處理思想，運用隨機理論框架下的公交路徑選擇模型，分析出行者在時空維度下的站點選擇和公交車選擇行為。以從廣州市體育中心BRT站點到東圃鎮BRT站點為例（共8條直達線路），利用IC卡數據和車輛報站數據對公交車感知效用函數進行參數標定和檢驗，結果表明，在對舒適度進行分層處理的情況下，候車時間、搭乘時間、站點舒適度、車內舒適度和搭乘線路經驗均對公交路徑選擇具有顯著性影響。

　　公交路徑選擇行為的研究可分為基于發車頻率方法和基于時刻表方法。基于發車頻率方法考慮公交線路集的服務情況，如公交車的發車間隔，但是它沒有明確考慮公交車的運行時間。公交路徑選擇可基于最優策略路徑的思想，使用基于發車頻率方法實現。這種情況的前提假設是出行者永遠以同一方式進行選擇，如在最少感知出行時間的原則下，出行者總是搭乘線路選擇集中第一輛到達的公交車，以避免由候車時間增加而使感知出行時間加大。在缺少出行信息和高頻率公交服務的環境下，這種假設是可接受的。隨著智能交通系統（ITS）的發展，現實生活中出行者不僅可在出發前獲取路徑信息，在出行途中，同樣可通過移動設備等方式得到相應的實時出行信息（通過百度地圖APP、Google 地圖APP 等） 。此時，出行者的選擇行為是根據當前條件的自適應選擇［3］。因此基于發車頻率的方法缺乏考慮實時出行信息，在出行者候車時間、搭乘時間等因素的估算中均有所偏差，難以體現于現實生活中的真實出行。

　　基于時刻表的方法基于車輛到達和離開站點的時刻，考慮公交車服務的相關屬性。Nuzzolo 等將公交出行路徑選擇細分為站點選擇和公交車輛選擇。站點選擇研究主要考慮了站點可達時間、附近商店數量、站點所能提供的車輛選擇集等因素，以獲取滿足站點可達性和吸引力的最佳選項。線路和車輛選擇不僅考慮了候車時間、搭乘時間等公交服務因素，還考慮了舒適度、可靠度等個體感受因素。Li 等考慮了乘客搭乘時間、出行費用、不舒適度和公交服務可靠度的感知成本對乘客的出行選擇行為進行描述。Nuzzolo 等考慮了候車時間、搭乘時間、換乘時間、換乘次數、車內舒適度和站點舒適度構建車輛效用函數。Meignan 等利用候車時間、步行時間、搭乘時間和出行經濟成本來實現出行者行為建模。Hall 等通過計算個體到達目的地的最少花費時間的期望值，包含了候車時間和上車搭乘時間，提出了一種隨機且依賴于時間的出行時間的路徑查詢方法［8］。Nuzzolo 等不僅考慮了候車時間、搭乘時間、車內舒適度、換乘次數，還考慮了早/晚到達時間，即到達目的地的期望時間與實際時間的差異，和進入/離開公交服務的時間。

　　以上兩類選擇行為均可視為選擇集生成和選擇機理的綜合作用結果，屬于離散選擇。選擇集生成需要滿足相應的約束，如個體偏好、是否可達，等以前k 條個最優選項為原則生成相應的選擇集，如最近的k 個站點為站點選擇集，最短的k 條路徑為線路選擇集。選擇機理用于評估選擇集內選項的好壞。目前最常用的是由Von 等建立的期望效用準則，認為出行者是理智的，會選擇可選集合中效用最大的選項。但是由于出行者對路徑信息掌握程度的差異，往往難以精確得到各個出行路徑的實際效用，因此這種理論缺乏考慮個體對出行路徑的感知誤差。隨機效用理論是Ben-Ariva 等提出的，認為出行者對選項的感知效用是實際效用和隨機項的綜合，其中，隨機項表示了個體的感知誤差［。前兩種理論的一個局限是認為所有出行者均為最大效用選擇者，同時選擇集內的選項相互獨立。Kahneman 等提出了前景理論，認為個體會通過對比選擇集內的選項與參考點之間的差異進行選擇以相對收益和相對損失程度的角度來研究和分析決策者的風險態度。后悔理論是基于選擇項的預期表現與非選擇項勝過選擇項的可能性對選項進行評估。前景理論和后悔理論已被廣泛應用在經濟學領域，近年也有交通領域的應用。

　　換乘站點的選擇，選擇結果不僅影響著出行者本次出行的步行距離、步行時間，同時，站點所提供的線路（及相應的發車班次）限制了出行者的可達范圍。公交車選擇是出行者在選定并到達站點后，根據出行需求，選擇搭乘的線路以及相應的公交車。根據這兩種選擇行為特性，可將出行者決策分為出行前選擇和出行時的自適應選擇。前者是出行者在出行前，根據出行者信息系統所提供的路徑信息的決定，站點選擇為典型的出行前選擇。后者是指出行者不僅考慮出行前得到的靜態信息，還考慮在出行途中所遇到情況的決策，如，線路和公交車選擇。

　　結合以上兩種選擇（站點選擇和公交車選擇），公交路徑選擇模型可分為4 個步驟：1） 路徑選擇集生成，2） 路徑選擇機理（效用）分析和計算，3） 學習過程，4） 模型參數標定。