日常出行是老年人维持日常活动的基本保障,是老年人享受美好生活的必要条件。随着我国老龄化进程的加快,老年人出行需求规模将产生显著变化。许多城市推行的老年人乘坐公交免费的政策在提升老年人出行福利的同时,也引发了老年人无谓出行、高峰出行、老人独行、冒乘出行等问题。本文根据潜在类别模型将老年人划分为不同的出行群体,基于NL模型并结合前景理论研究公交乘车优惠政策的优惠方式、优惠时间对老年人出行行为（出行方式和出发时间）的影响,为政府制定更加合理的老年人公交乘车优惠政策提供支撑,以应对老龄化对城市交通和出行提出的挑战。主要包括以下研究内容:1、论文基础理论梳理分析。对出行决策特性及离散选择模型与前景理论分别进行阐述,总结分析效用理论与前景理论的差别。介绍老年人公交乘车优惠政策的背景并总结分析国内外部分城市的老年人公交乘车具体优惠政策,梳理影响老年人出行决策的确定性因素和不确定因素,分析公交乘车优惠政策下老年人出行决策的过程。2、老年人出行群体划分潜在类别模型的构建。对潜在类别模型的基本原理进行介绍,比较异质性分析方法的差异,指出潜在类别模型在老年人出行群体划分研究领域的适用性;从老年人对待日常出行的态度、对待公交乘车优惠政策的态度、公共交通价值感知、出行习惯四个维度构建老年人出行异质性的测量题项,介绍变量测度方法,构建老年人出行群体划分潜在类别模型,通过多项Logistic回归分析老年人出行异质性的显著影响因素。3、公交乘车优惠政策下老年人出行决策模型的构建。在分析累积前景理论对老年人出行决策研究适用性的基础上,构建公交乘车优惠政策下老年人出行决策NL-累积前景理论模型。分别确定参考点、价值函数、权重函数与累积前景值;通过SPSS软件对初始特征变量进行相关性分析,配置模型上下层变量。运用Stata软件构建模型并进行参数标定。基于模型标定及预测结果,对各解释变量在出行方式和出发时间上进行敏感性分析。4、案例研究与结果分析。以重庆市老年人为实证对象,利用调查数据对模型进行求解。潜在类别模型结果表明,老年出行者可被分为“公交非依赖+政策无感型（Class1）”、“出行随意+政策中立型（Class2）”、“公交依赖+政策敏感型（Class3）”三种类型,所占比例分别为40.77%、29.17%、30.06%,模型分类正确率较高。性别、年龄、文化程度、是否退休、家庭是否拥有小汽车对老年出行者所属的潜在类别具有显著影响;通过SPSS软件确定公交乘车优惠政策下老年人出行决策NL-累积前景理论模型上下层变量配置为:模型上层共配置Pl性别等15个解释变量,模型下层共配置P5是否退休等8个解释变量;通过Stata软件对模型进行参数估计得到,基于NL-累积前景理论模型命中率为84.15%,仅基于NL模型的模型命中率为69.82%,表明NL-累积前景理论模型预测更为精准。敏感性分析结果表明:家庭人口数量、潜在类别变量、政策优惠方式、政策优惠时间、津贴补助等因素对出行方式选择有显著影响;潜在类别变量、政策优惠时间等因素对出行方式和出发时间联合选择有显著影响。根据敏感性分析结果从引导老年人错峰出行、减少非必要性出行;提高老年人公交出行福利;增加对老年人公交供给;改善老年人出行体验四个方面,提出相应的方便老年人出行以及公交乘车优惠政策的改善建议。