城市轨道交通由于其便捷、准时等诸多优点成为越来越多乘客的首选出行方式,轨道交通客流量不断增大。但随着客流量的激增,轨道交通系统开始呈现出拥堵现象,特别是在高峰时段,轨道交通客流压力越来越大,不但降低了乘客出行的舒适度,也给轨道交通的运营管理增加了难度。掌握轨道交通的实时客流情况,不仅能够为乘客的出行提供指导,诱导乘客能够选择合理的出行方式,而且还能够提供给轨道交通运营管理部门作为运营计划实时调整的依据,因而具有重要的意义。本文以轨道交通线路为研究对象,研究了实时客流推算的方法。论文的主要研究内容和结论如下：(1)IC卡数据记录了大量与乘客出行相关的信息,通过分析挖掘IC卡数据能够为推算乘客的出行特征提供基础数据。分析了地面公交IC卡的数据结构,简单介绍了地面公交IC卡数据的应用。对轨道交通系统IC卡的数据进行了分析,在此基础上,介绍了依据IC卡记录获取分时段站间OD和进站刷卡乘客的上、下行分流比例的方法,可以为后续的站台实时到达人数的计算提供数据支持。(2)在分析轨道交通乘客进站过程的基础上,以车站闸机刷卡的实时统计量为输入,结合乘客在通道内的走行时间分布规律,利用概率理论建立了站台实时到达人数计算模型。设计了具体的算例,利用对数正态分布函数作为乘客在通道内走行时间分布的概率密度函数,以历史IC卡数据的拟合曲线作为IC卡实时刷卡量,计算了站台的实时到达人数,计算结果证明,算法具有一定的有效性。(3)在获取站台实时到达人数的基础上,研究了轨道交通线路实时客流推算方法。对既有的基于列车—站台交互的模型进行了详细分析,指出了既有模型的局限是认为不同时段到达站台的乘客混合均匀以相同的比例上车。本文在既有模型的基础上做了改进,让候车乘客遵循先到先服务的规则上车,使模型更加符合实际情况。对模型的算法进行了详细的描述,并通过设计算例证明了模型和算法的可行性。(4)分析了轨道交通线路实时客流推算模型的应用范围,并着重研究了模型在轨道交通客流预警和车站管理方面的应用。提出了基于实时客流推算模型的轨道交通车站客流预警方法：在列车前进的过程中,列车每到达一个站点就对还未到达的前方各站点的客流情况进行预测,以便为前方站台的客流管理提供依据。通过设定具体的模拟条件,模拟分析了轨道交通的实时客流预警的过程。