进入21世纪后,我国城市快速发展,人口迅速增多,导致出现环境污染、城市交通拥挤等诸多问题,在此背景下,轨道交通系统以运量大、运营耗费能源少、污染小、运行速度快等优点成为我国大城市发展中解决上述问题的一项重要选择。近年来轨道交通在我国发展迅速,在诸如北京、上海等大城市轨道交通对缓解城市交通压力起到了巨大的作用。轨道交通的网络化和运行时刻的精确化使得对于轨道交通网络中乘客流量的动态变化特征可以进行更为有效的预测,而动态配流的预测结果对于寻找提高轨道交通运行效率的措施具有重要意义。在国内对于轨道交通的配流研究,主要集中在基于频率的静态配流研究。本文运用基于时刻表的动态配流方法对轨道交通网络进行了研究,主要工作有以下几方面：(1)对基于时刻表的动态配流方法的有关概念理论进行了分析总结,主要分析了根据时间段对各OD对的乘客需求量的划分、公交网络的常用时空描述方法。根据轨道交通网络的运行特点建立轨道交通的时空网络表示并分析了时空网络上路径和路径费用的组成。(2)建立了轨道交通时空网络上的均衡配流模型(User Equilibrium),并通过MSA算法对模型进行求解。在此过程中求解最短路径时,在传统的Dijkstra算法的基础上增加了列车运行时间的限制,求出了时空网络上的最短路径,同时减少了计算时间和数据的存储量。随后又建立了轨道交通时空网络的随机均衡配流模型(Stochastic User Equilibrium),同样运用MSA算法进行求解。求解过程主要研究了时空网络中有效路径的搜索。运用基于深度优先的搜索方法并结合搜索方向的有效性和列车的运行时间限制进行求解。(3)以北京市的轨道交通网络的部分线路为例,运用两种模型分别进行配流。并分别分析了两种模型配流结果的合理性、两种模型中的有关参数的变化对配流结果的影响。随后对两种模型配流结果进行对比,主要分析了两种模型配流结果的关系、比较了两种模型的收敛性。