轨道交通无障碍换乘模式下客流路径选择的精确概率推算能够让各线路和车站了解到路网承受的真实的客流压力，对轨道交通的资源配置和决策等方面极具指导意义；同时轨道交通线路上的途径客流是线路客流的重要组成部分，将无障碍换乘客流准确的分配到各途经线路和车站可以给后续各项客流分析提供数据支持。目前国内外相关研究多侧重于定义可选路径权重，加权各种影响因子后根据路径权重确定路径乘客路径选择的概率，没有利用到AFC（Automatic FareCollection）系统积累的大量乘客出行数据，而轨道交通业务系统积累的海量客流数据中蕴含着宝贵的知识；本文利用轨道交通业务系统产生的客流数据，运用数据挖掘技术从中挖掘客流规律，建立起轨道交通无障碍换乘模式下的一种客流分配模型，对无障碍换乘模式下客流分配相关的一些关键问题进行了研究。本文首先对轨道交通客流的特征进行了分析，根据轨道交通的特点确定了以峰值区间的时段客流为分析的基础，以OD（Origin, Destination）可选路径的基准通行时间为分类的依据，对OD实际通行时间进行聚类分析，辅以吸引权系数法处理边缘情况，最终实现对无障碍换乘客流的全路径分配。通过K短路径法和线路路由法划分OD的可选路径集，拆分可选路径为原子路径，根据原子路径实际OD通勤时间加权换乘时间参数得到OD的基准通行时间；对于不适用与聚类分析的可行路径，即通行路径的基准通行时间无法区分的客流，参照公交线路OD反推技术，把吸引权系数法引入轨道交通无障碍换乘模式下的线路客流分配中，根据不同线路的进出站客流数据定义吸引权系数，加权客流换乘次数和途径站点数，建立轨道交通无障碍换乘模式下的一种客流分配模型。最后以轨道交通实际运营线路的OD区间客流数据对模型进行了验证，结果表明在应用此模型时，考虑客流高峰区间，合并不同时段区间下的计算结果，可以得到更好的精度。