城市轨道交通客运量的预测值是轨道交通施工设计的基础,客流预测结果直接影响着轨道交通的基础设施和辅助设施配置。但客流预测结果由于受到人口规模、交通政策、票制票价、系统服务水平等众多具有不确定性因素的影响,预测结果往往与实际数据存在较大偏差。换乘站点作为轨道交通线网骨架的支撑点,客流结构更为复杂,客流预测准确性和可靠性更难以把握,对换乘站点客流进行敏感性分析,找出敏感性因素及其对客流的影响程度,可为前期换乘站站内设计规划和后期运营管理提供参考依据。本文首先分析了轨道交通客流不确定的来源,确定了轨道交通客流的影响因素,在此基础上从定性和定量两个方面对换乘站客流影响因素进行分类。运用模糊综合评价法和卡方检验分别对定性和定量影响因素进行敏感性因素提取,确定敏感性因素为：票制票价、系统服务水平(发车间隔)、公交接驳(换乘距离)、人口岗位规模、路网结构。本文在分析了BP神经网络应用轨道交通客流敏感性分析的可行性基础上,提出并构建了基于BP神经网络换乘站客流的敏感性分析模型。以换乘站点和敏感性因素作为初始输入变量,运用Matlab进行神经网络设计,分别构建了基于BP神经网络的本站发送客流和换乘客流的敏感性分析模型。以成都市地铁7号线的换乘站点客流敏感性分析为例,对所建的模型进行分析验证,得到基于敏感性分析的7号线远期换乘站点换乘客流量和本站发送客流量。