经过多年建设,全国大中城市地铁路网实现了由单一线路向两条或两条以上线路交叉转变,形成了线路开放与闭合相融合的复杂路网结构,且普遍推行了“无缝化换乘”运行模式。使得乘客在同一起讫点的OD路径上,有了多种路径选择的可能。由此,路网中客流变化呈现多元化、静态与动态并存的新格局,同时受气候变化、交通环境等因素影响,稳定性也较差,因此获取路网中客流分布,成为一大难题。客流在路网中的分布情况,是城市交通管理者、运营组织者与乘客三方都期望获得的数据。有研究表明,乘客的路径选择行为能较好反映路网中客流分布情况。路径选择受路径本身属性和乘客属性两个方面因素影响,当前主流研究考虑路径本身因素较多,考虑乘客属性因素较少,研究成果较零散,尚未形成系统理论,有待进一步深入研究。本文从路径本身属性和乘客属性两个因素入手,对影响路径选择行为展开研究。在路径存在多种选择方案情况下,同时考虑路径本身属性和乘客属性两种因素对路径选择行为的影响,获取乘客路径选择概率,从而获取地铁站点间客流分布数据。主要研究内容如下:(1)运用深度优先搜索算法,筛选有效路径。在路径存在多种选择方案时,利用深度优先搜索算法,筛选出有效路径集合,举例说明搜索算法筛选过程。(2)分析影响乘客路径选择行为因素,寻找乘客选择路径的行为规律。从乘客个体属性和路径本身属性两方面,总结归纳了影响路径选择行为因素。用统计数据分析了不同属性乘客对路径选择影响因素的敏感程度。调查了路径实际选择概率。通过卡方检验方法验证乘客属性与路径选择关联性,将乘客划分成八大类型。(3)构建不同类型乘客的路径选择模型。建立路径出行广义费用模型,用于计算路径费用。建立不同乘客类型效用最大化和后悔最小化路径选择模型,计算选择概率。建立考虑两种模型比重的路径选择混合模型,计算选择概率。用多元线性回归法对模型中未知参数进行估计。(4)以深圳地铁作为实例分析,检验研究内容及方法的真实可靠性。以深圳地铁路网为例,用实例统计数据进行所建模型未知参数估计。运用效用最大化和后悔最小化模型,计算出不同乘客类型路径选择概率,推算两种模型在混合模型中所占的比重,得到混合模型计算公式,计算路径选择概率,将三种模型计算的选择概率与实际选择概率比较,确定混合模型计算路径选择概率公式。应用混合模型计算公式,结合刷卡数据,推算出OD间路径中客流分布情况。