随着我国城市地铁线网建设的步伐加大,地铁从单一的线路逐渐形成网络化模式,客流也随着地铁网络的形成重新分布,并呈现出新的特点,由于地铁的无缝换乘机制,乘客换乘信息无法记录,从地铁系统数据库提取得到的乘客出行OD数据显然无法直接确定出乘客的出行路径,因此研究地铁系统的客流分配,有助于准确地把握地铁系统网络客流分布规律,提高城市地铁系统运营管理水平。本文主要研究了乘客出行路径选择的主要影响因素,基于Logit出行路径选择模型建立了更符合实际的改进的出行路径选择模型,主要研究内容如下：(1)研究地铁网络的组成,不同换乘方式对于客流分配的影响,并在地铁网络中考虑换乘链的概念,研究地铁网络中有效路径搜索算法。(2)地铁系统出行路径选择模型研究,基于对出行路径选择影响因素的深入了解,建立出行路径选择模型,对于传统出行路径选择模型只考虑乘客的乘车时间、等车时间、换乘时间等传统因素使得客流分配结果带有明显偏差的问题,将非传统因素网络拓扑角成本阻抗与线路相关性阻抗加入客流分配模型,建立了更加合理,并且对传统模型参数修正意义重大的客流分配模型。(3)基于改进的Logit模型参数估计方法研究,主要研究模型中的参数标定方法,首先介绍极大似然估计法,然后根据模型基于贝叶斯推断的统计学方法,研究基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)方法的M-H抽样算法的基本原理与抽样过程,最后分析该算法与极大似然法的区别。(4)根据深圳市地铁网络,对不同长度的OD对在不同时段的客流分配结果进行计算,分析网络拓扑角成本阻抗与线路相关性阻抗对客流分配的影响。