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城市轨道交通线网客流OD(Origin-Destination)动态估计是实现城市轨道交通动态化运营管理与控制的关键技术之一。既有OD动态估计研究大多针对于道路交通领域,而针对于城市轨道交通领域的OD动态估计研究则较少。道路交通领域通常以路段断面观测流量为基础构建OD估计模型,而城市轨道交通系统中仅能采集进出站客流量,难以准确获取断面客流量,因此,既有OD动态估计方法在应用于城市轨道交通领域时存在估计精度不高的问题。基于此,本文以城市轨道交通自动售检票系统采集的线网客流数据为基础,重点研究城市轨道交通线网客流OD动态估计模型。在城市轨道交通线网客流.OD动态估计模型的构建方面,本文结合城市轨道交通线网结构特点以及乘客出行特征,阐述了线网客流OD动态估计过程,指出了OD动态估计过程中的关键问题,根据城市轨道交通封闭网络中的流量守恒关系,构建了OD流与进出站客流间的动态流量关系。在此基础上,建立了城市轨道交通线网客流OD动态估计状态空间模型,并采用卡尔曼滤波方法求解。此外,本文还通过考虑模型状态变量应满足的等式与不等式约束条件,以均方误差最小为优化目标,建立了基于约束卡尔曼滤波方法的估计修正模型,对城市轨道交通线网客流OD进行动态估计。在城市轨道交通线网客流OD动态估计模型的性能评估方面,以平均相对误差和均方根误差作为评价指标,对基于卡尔曼滤波的线网客流OD动态估计状态空间模型进行精度检验。估计结果表明:约束卡尔曼滤波方法在不同客流特征日及不同时间间隔条件下的估计精度均优于标准卡尔曼滤波方法。而且约束卡尔曼滤波方法在不同客流特征日以及不同估计时间间隔(10min和15min)条件下的OD估计误差基本在20%以内,表明了本文提出的约束卡尔曼滤波方法是合理有效的,能够为城市轨道交通动态化运输组织策略的制定提供一定的参考。此外,本文提出的约束卡尔曼滤波方法对客流需求较大的OD估计效果较好,而对客流需求较小的OD估计效果一般,但由于其客流需求较小,因此,未对总体估计效果产生较大影响。