城市轨道交通由于其速度快、安全性高等优点，有力的缓解了城市交通拥堵问题，成为公共交通的重要组成部分。近年来，国内各大城市大力发展轨道交通，线网结构日趋复杂，乘客可选择的路径增多，线网的客流分布随之变化。国内轨道交通普遍采用无缝换乘模式和自动售检票系统实现乘客的售检票活动，系统只记录乘客进出站的时间、地点和金额等信息，没有记录任何换乘信息，无法了解乘客实际选择的出行路径，以及在跨线换乘时所选择的换乘站点。对于具有复杂网络结构的轨道交通网，起终站之间通常会有多条可选路径，确定各可选路径的选择比例是分析轨道交通网络客流分布的关键。而客流分布的研究是轨道交通运营方新线规划、运营计划制定和票款清分的基础性工作。　　传统研究方向主要是借鉴道路交通流领域的均衡和非均衡理论，通过人工调查的辅助，分析乘客的出行行为，量化影响乘客路径选择的因素研究轨道交通的客流分布。传统方法在轨道交通网络结构日趋复杂和运营计划动态调整的背景下，其适用性降低。近年来借助乘客交通卡的出行数据研究轨道交通客流分布成为了新的趋势。　　本文用交通卡的路网真实客流数据，以高斯混合模型为基础，提出一种无缝换乘模式下轨道交通线路客流分布的研究方法。本文主要进行了以下研究工作。首先，分析了轨道交通网的特征，并将轨道交通OD可选路径划分为单路径OD和多路径OD，从时间维和空间维对车站客流分布的不均衡性进行了说明，以此对轨道交通的客流峰值区间进行了划分。　　其次，以乘客旅行时间为可观测变量，乘客所选择的路径为不可观测变量，高斯混合模型为基础构建多路径OD客流分布模型。通过分析旅行时间的构成要素和影响乘客路径选择的因素后，将旅行时间划分为三个阶段。利用单路径OD乘车数据，估计可选路径分阶段的旅行时间要素，作为高斯混合模型的初始参数值。　　最后，通过上海轨道交通真实的客流数据，对本文所提出的客流分布模型的可行性和准确性进行了验证，同时说明了本文的旅行时间分段法作为混合模型的参数初始化方法的有效性。