近年来，随着我国经济的不断发展，城市化进程不断加快，城市交通拥挤状况以及城市环境恶化的问题日益加剧并逐渐上升为社会性的问题。常规的地面公交已经越来越不能很好地满足人们日益增长的交通需求，因此发展具有“绿色交通”之称的轨道交通已经成为城市交通的必然选择。我国的城市轨道交通起步较晚，通过对国内几个较早建设轨道交通的城市轨道交通运营状况进行分析发现，这些城市存在一个普遍的问题，即实际运营的客流与设计前期预测的客流不相一致，主要表现为客流不足。由于轨道交通的建设投资规模大、经营成本高，因此，客流预测的不准确性导致了严重的经济问题。针对轨道交通运营普遍存在的客流不足问题，以武汉市轨道交通一号线为例，对IC卡交易数据进行采集、清理、客流数据分类型、分属性的进出站统计与分析；其中，统计类型包括年、月、周、日和时；统计属性包括最大值、最小值、平均值和总计。在充分的统计分析结果的基础上，采用灰色预测模型对轻轨一号线未来的客流量进行预测。对轻轨实际运营客流量进行统计分析，灰色预测模型利用实际客流统计分析结果为原始数据进行建模并对模型进行残差检验、关联度检验和后验差检验，分析检验结果并进行残差校正，直至各项检验的误差在允许范围内时，用预测模型对未来客流进行预测。相比于传统客流预测算法，灰度预测模型省去了大量调查所消耗的时间和精力，模型的建立基于真实客流统计分析结果，对线路全年客流量、线路各站点客流量、站点全月上下车总客流量和站点早高峰小时分布进行了预测。预测结果对实现资源的合理配置和合理的城市交通规划具有重要的指导意义。由于时间有限，系统实现的功能还不完善，存在一定的不足，需要进一步的研究和实现。