随着城市轨道交通的持续发展,路网客流量的不断增加,使得运营中断事件时有发生,给乘客出行和运营管理带来了极大的负面影响。准确刻画运营中断下的乘客路径选择行为,把握路网客流分布特征,是制订合理有效的应急措施的前提,具有重要的研究意义。本文针对运营中断下的城市轨道交通,采用累积前景理论对乘客路径选择行为进行建模,在此基础上构建客流分配算法,实现运营中断下的客流分配。主要研究内容包括:（1）理论研究。阐述了运营中断的定义及分类方法,进而确定本文的研究范畴为线路部分区间发生30分钟以内的双向中断。分析了运营中断下乘客出行行为特征,在此基础上提出乘客出行决策分为常态下路径选择和运营中断下路径选择两个阶段,常态下乘客的路径选择结果是运营中断下乘客路径选择行为的参考依据。（2）构建了常态下和运营中断下的乘客路径选择模型。常态下,以路径属性作为效用,构建了基于改进MNL模型的路径选择模型。运营中断下,以路径累积前景值作为效用,构建了累积前景理论与NL模型相结合的路径选择模型。通过算例对模型进行参数标定和有效性验证,并对中断时长变化下的乘客路径动态选择行为进行分析,结果表明中断时长变化对乘客路径选择行为有显著影响。（3）构建客流分配算法并对运营中断下的客流进行分配。构建了基于深度优先的有效路径搜索算法以及运营中断下的重构原则。提出了基于乘客个体的路网客流动态推演方法,实现路网客流实时位置的推演。对运营中断下的客流进行了细致的分类,并按类别确定了对应的客流分配处理原则。结合路网客流动态推演方法和客流分类处理原则,构建了运营中断下客流分配算法,实现从运营中断开始到结束的全过程随中断时长变化的客流分配。（4）实例分析。以北京市轨道交通路网为案例,对运营数据进行整合和处理,通过AFC数据获得早高峰时段OD客流需求,设置相应的运营中断场景,实现对早高峰时段北京市轨道交通常态下及运营中断下的客流分配。并从进出站客流量、断面客流量、换乘客流量、受影响客流量、站内聚集人数与受影响程度多个维度对客流分配结果进行对比分析。结果表明:运营中断下的客流分布有不均衡、波动强的特点,运营中断对路网客流的影响有传播性、滞后性、集聚性的特点。图40幅,表25个,参考文献78篇。