在“十三五”期间,我国各大城市加速轨道交通建设,各大中型城市的轨道交通将迎来成网运营阶段。为了提高开通后的服务水平,在新线路开通前都对开通后短时客流预测有着较高的期待,而客流预测的准确与否则关系到开通后运输组织以及运输服务水平的高低,客流预测是城市轨道交通健康发展的重要保证。但目前我国传统的轨道交通客流预测方法存在众多缺点及难点,如新线开通后城市轨网的拓扑结构发生改变,传统的增长系数法,福莱特法等不适用,需要大量的人工调查进行客流分布的确定,消耗大量的精力、财力。加之我国大部分城市正处于高速发展的阶段,城市总规,城市综合体交通规划经常调整,每一阶段的拓扑结构都不一样,其预测的基本条件经常变化,使得预测精度普遍偏低,而客流分布又是客流预测中起到承上启下的重要环节。为解决上述实际问题,本论文重点研究了基于AFC历史数据的客流分布方法研究,准确的客流预测将会为后续的车站设施设备布局,运输组织方案提供有力支撑。本文的主要研究内容是:(1)介绍国内外对交通分布的研究现状以及AFC数据挖掘等相关理论,提出本文的研究目标和研究内容。在分析传统交通客流分布模型的基础上,提出基于AFC数据的城市轨道交通客流分布模型新方法。(2)采用C#编程语言、Oracle数据库以及Kettle数据整合工具对成都地铁现状AFC数据进行实时分析,得到现状OD。(3)对成都轨道交通集团所采用的数据清分模型进行分析,对换乘惩罚时间等相关指标进行统一,根据AFC现状的客流OD,C#编写的全路径选择算法和Logit模型对成都地铁现状客流相关指标进行计算,与成都地铁发布的相关客流指标比较,对Logit模型参数进行校对。(4)介绍标准重力模型、单约束重力模型和双约束重力模型,分析重力模型参数影响因素,提出重力模型在本文中的适用范围,在总结前人分析结果的基础上确定本文适用模型,通过python语言处理原始数据,origin软件进行参数拟合。(5)采用聚类分析,线性规划与重力模型相结合的方法,以成都地铁7、10号线为例,预测新线开通后的全日OD。并计算站间客流密度、换乘量等相关客流指标。(6)本文采用的基于AFC历史数据的城市轨道交通客流分布预测结果与开通后实际数据进行对比分析。