随着我国国民经济发展水平的提升，越来越多的大型活动在我国成功举办。然而，大型活动具有交通短时性和强聚散性等特点，大量客流的抵离加剧了道路拥挤程度，给交通系统，特别是大型活动举办地的附近道路带来了较大的通行压力。为了掌握大型活动背景下的客流抵离规律，科学合理地分析大型活动客流的时空分布特征，为大型活动背景下的交通运输保障，公共交通系统调度优化，提供有针对性的组织方案。因此有必要开展大型活动的客流特征分析与需求预测。　　本文关注的短时性大型活动主要是指活动持续时间为数小时的各类大型活动。此类大型活动具有客流峰值高、集聚时间短等特点。本论文结合北京市具体实际，明确了大型活动的定义与分级方法，对市域内典型活动举行地的交通影响区进行了划分，并从三个方面展开了大型活动背景下的城市交通特性分析。　　在传统时间序列预测模型的基础上，本文构建了基于小波分析的大型活动客流预测方法。该方法克服了大尺度预测在建模时忽略的数据细节信息等弱点，提升了小尺度时域预测时，预测结果的稳定性。实际应用表明，小波分析方法的平均绝对百分比误差(MAPE)和平均绝对误差(MAE)分别为1.4653与0.22，较传统预测方法均有显著提高。　　在大量调研的基础上，细化了大型活动的客流构成，明确了各个变量的变化规律。基于公交IC卡数据与实时的手机信令数据，对大型活动背景下，场馆周围区域的客流时空影响特征展开分析。研究表明，客流抵达高峰时间约为活动开始前1.5h-2h左右，至活动开始后15min结束，呈现缓慢上升，快速下降的客流趋势;散场高峰的客流峰值高于抵达高峰，且持续时间相对较短。并结合反推法与叠加法提出了大型活动背景下社会交通需求的求解方法。　　最后，本文引入Logit模型，系统介绍了该模型的相关理论。设计了出行行为调查与出行意向调查相结合的面向大型活动参与者的调查问卷，从而建立了符合大型活动特征的居民出行方式选择模型，明确了在大型活动背景下，出行者对不同交通方式的准点要求明显高于舒适水平等其他指标，可以通过提高公共交通出行方式的准点率，提升服务水平等方式促使参加大型活动出行者出行方式发生转移。这为大型活动背景下交管部门运力调度提供参考。