本发明涉及一种基于混合Logit模型和贝叶斯模型平均(Bayesian ModelAveraging,BMA)的出行行为建模方法，包括如下步骤：(1)在目标区域按照预设的规则确定样本采集地点，并根据预设的调研项目类型确定所要采集的变量类型，变量类型包括出行者个人社会经济属性、出行属性及假设场景下出行者的出行方式选择偏好；(2)针对样本数据，用预设的数据处理方法对样本数据中的缺失值、错误值进行填充或者纠错，并进行数据结构化处理；(3)基于混合Logit模型构建出行行为选择模型；(4)基于贝叶斯模型平均方法对混合Logit模型进行后验概率估计。与现有技术相比，本发明通过实地调研获取数据，准确率及合理性较好，分析软件为常用软件，普及性较广，因此本发明可实现性较高。