轨道交通区间乘客交通流状态是轨道交通运营管理部门进行客流管理的基础,区间乘客交通流状态信息的获取,有利于轨道交通决策者进行客流疏导及运营计划调整,状态信息的及时发布有利于乘客进行出行路径选择。科学合理的区间乘客交通流状态判别可有效提升轨道交通乘客的服务水平,因此,本文基于区间乘客交通流特性,构建一种实时轨道交通区间乘客交通流状态判别方法,重点研究区间乘客交通流状态的定义及其判别模型的构建。论文首先进行区间乘客交通流状态的定义,通过轨道交通客流相关指标研究,进行区间乘客交通流特性分析,通过乘客对列车服务水平的满意度分析,发现列车车厢的乘客拥挤度是反映区间乘客交通流状态的重要指标,经过车厢拥挤程度相关指标研究,选取断面满载率为拥挤指标,以此反映区间乘客交通流状态,最后,引入立席密度评价标准,根据不同车厢舒适度等级下的立席密度范围,通过立席密度与断面满载率之间的转化关系,进行断面满载率的阈值区间划分,以此进行区间乘客交通流状态的定性、定量描述,将区间乘客交通流状态划分为自由流状态、稳定流状态、轻度拥挤状态、中度拥挤状态、严重拥挤状态。基于区间乘客交通流波动与时间上的关联特征,进行状态判别模型的构建,首先基于断面客流聚类分析进行区间乘客交通流状态关联性研究,利用无障碍换乘条件下的实时断面客流统计模型进行目标区间的断面客流统计,为使断面客流数据的排列顺序在分类过程中不被打乱,利用有序样本聚类法,构建断面客流有序参数样本,建立最佳分类数计算方法,引入动态递归策略进行断面客流量聚类分析,将关联程度较大的断面客流数据归为一类;基于断面客流数据分类结果,统计断面满载率并根据其所在的阈值区间判定区间乘客交通流状态。论文将构建的区间乘客交通流状态判别模型应用于南京市轨道交通1号线张府园至新街口区间,实例分析结果表明,该判别模型确保了断面客流数据的时序性,符合区间乘客交通流状态的关联性特征,并体现了区间乘客交通流状态的连续性,极大地减少了因客流波动导致的状态离散点情况,其状态判别结果具有较好的稳定性,状态波动性相对较小,具有实际指导意义。