随着城市轨道交通的快速发展及轨道交通路网的初具规模,网络化运营条件下的客流分布将会随着新建线路的接入、换乘站点的增加呈现新的特点,乘客的出行路径选择也将具有更明显的复杂性、多样性。建立一定的模型从而真实的反映轨道交通网络上的客流分配情况,可以提高轨道交通预测的准确性和规划的科学性,对解决现有网络的均衡运营和票款清分问题以及预测新线接入对既有线客流的影响方面都具有重要的意义。论文首先介绍了国内外城市轨道交通分配模型的技术现状,阐明了轨道交通客流分配方法与铁路、道路客流分配方法的差异。然后论述了轨道交通网络客流的特征和动态演变规律,总结了常乘客与普通乘客不同的出行行为和出行时间特点。在上述分析的基础上,针对城市轨道交通客流分配中涉及到的路网模型建立、出行路径搜索等方法进行了介绍,本文中K短路径的搜索采用基于Floyd最短路搜索算法的删边法实现。然后,分析了影响乘客出行路径选择的因素,综合考虑出行时间、舒适度、便捷性及动态演变的阻抗,按照不同出行时段、不同乘客类型分别建立阻抗函数,其中对乘客在不同换乘设施上的时间、换乘排队时间、拥挤延误上车时间进行精确的计算,体现了由于车站设施不协调可能引起的延误,使之与实际情况更加符合。为了定量研究线网上的客流分配问题,构建了基于Logit模型的多路径选择概率模型,用极大似然法和SPSS软件估计了不同条件下的模型参数。并建立数据库存储路网模型及阻抗数值,采用编程语言实现算法,开发了客流分配系统。最后,以北京地铁5号线为例,选取出行路径的起始点或终讫点(O点或D点)为5号线站点的三种不同距离的OD对,定量计算出每个OD对之间的客流在有效路径上的分配比例,并以无障碍换乘模式为例,计算5号线在这些OD对之间的清分比例,根据结果分析不同种类OD对的客流分配比例的特点。论文还在现有网络系统中增加了新建线路地铁6号线,预测在6号线接入的情况下新线与既有线的客流分配比例与清分比例的变化。