城市轨道交通作为城市公共交通的一种方式,在项目投资、运行特征、网络密度等方面与常规公共交通有很大的区别。城市轨道交通客流预测是进行城市轨道交通合理线网规划、设计、建设和运营的重要依据之一,针对传统的客流预测系统存在的人机交互支持形式刻板、预测模型单一、计算效率低下、劳动强度大等缺点,设计基于多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)的客流预测系统。主要工作包括:(1)分析和研究了客流预测系统在复杂性、运行特点和分层分布结构等方面的特殊性,根据苏州市城市轨道交通规划要求,给出客流预测的范围、年限、依据和方法,为客流预测系统设计及开发提供前提。(2)设计了预测系统的体系结构,该结构为包含支持层、应用层和接口层的层次结构,由路段工作站Agent、线路Agent和线网Agent等组成。路段工作站Agent获得路段客流预测信息,然后路段工作站作为一个Agent再与线路上的其他路段工作站进行协调调度,由预测模型获得该线路的客流预测情况;然后,该线路作为一个Agent再与其他线路进行协调调度,最终实现线网的客流预测。(3)采用“定性和定量分析相结合”、“宏观控制、微观竞争”的方法,从交通需求预测和轨道交通客流预测两个方面,基于传统的“四阶段法”,从生成模型、分布模型、方式划分模型和交通分配模型的角度建立客流预测模型。(4)联合JADE平台、TransCAD、Mapinfo和Microsoft SQL Server软件,设计了客流预测系统,将复杂的客流预测问题分解成多个相互协作的Agent单元,可有效解决客流预测系统的复杂性与分布性问题。采用近景2020年进行了交通需求预测分析、线网客流预测分析和线路客流预测分析。结果表明,系统具有较强的适应性、鲁棒性和灵活性,可满足预测过程中出现的复杂性、随机性特点。