铁路客运枢纽是一种具有对外和对内交通功能的综合换乘枢纽。它作为城市综合交通系统内的关键组成,也是连结市内外交通和市内公共交通间中转换乘的关键环节。近几年,随着高铁客流量持续增长,尤其在列车到达的高峰时期,客流量剧增,需要枢纽铁路客运站能够迅速疏散站内的大量旅客。因此,有必要研究提高站内旅客的疏散效率的方法和措施,即如何将旅客快速移动至各换乘交通方式中,缩短旅客的站内滞留时间,提高铁路客运枢纽的旅客换乘速度。于是提出通过预测铁路客运枢纽离站旅客换乘至各交通方式的客流量,统筹协调各方式的运行方案,科学、完善地建立城市客运枢纽内部组织运营方案,合理规划枢纽内换乘设施布局,加快客流疏散效率。本文以铁路客运枢纽离站换乘旅客为研究对象,在分析枢纽特性、客运站与城市交通换乘衔接的基础上,基于计划行为理论研究旅客换乘行为,分析旅客选择行为的影响因素。之后通过对短期客流预测方法的比较,选用GRU神经网络客流预测法对铁路枢纽站到达客流量进行预测。利用层次分析法求解换乘环境的满意度,将其同旅客个人特性、出行特性、换乘方式特性共同作为特性变量,建立旅客换乘方式选择的层次分析法与反映旅客随机喜好性的混合Logit组合模型,对效用函数进行了改进,优化了传统模型中影响因素特性变量和换乘分担率求解方法。最后,运用GRU神经网络预测出成都东站到达客流量;基于RP调查法将一日分为两个时间段,分别预测成都东站离站旅客换乘分担率,最终得到铁路与各交通方式间的换乘量,验证了预测方法和模型的有效性和可靠性。通过与2020年和2030年的换乘量预测对比分析,对换乘客流疏散控制和组织方式提出建议。