城市轨道交通凭借其准时性、速达性、舒适性、安全性、低污染、运量大等优点,迅速发展成为重要的城市客运交通方式,对于城市公共交通的发展起着举足轻重的作用。随着城市轨道交通系统的快速发展,乘客对出行效率和服务质量提出了更高要求,优化系统运行效能,显得尤为重要。本文在系统的梳理先前研究成果基础上,基于城市轨道交通乘客刷卡数据,通过理论建模与实证分析,深入分析和探究客流特征、运行方案等不仅与轨道交通乘客息息相关,并且显著影响轨道交通服务质量的关键问题。具体来说,本文的研究工作主要包括以下四个方面:（1）城市轨道交通客流时空特征分析。首先从社会因素、票制票价、路网规划和管理等多方面探究了城市轨道交通系统客流影响因素。然后针对自动售检票系统采集的客流数据,甄别并剔除噪声数据,对有效数据进一步分析。最后结合南京地铁2号线对客流数据进行分析和挖掘,探究轨道交通客流的时空分布特征。结果表明,客流在工作日早、晚高峰波动明显,通勤出行比例较大,非工作日客流波动较小;客流因站点位置、站点类型、周围土地利用性质等不同而产生差异。（2）基于混合预测方法的客流需求预测。结合离散小波变换和季节性差分自回归移动平均模型,提出了一种混合预测方法DWT-SARIMA,既结合了离散小波变换和季节性差分自回归移动平均模型的优势,同时克服了各自的缺点。然后构建混合预测方法的三个关键阶段:分解阶段、预测阶段和重构阶段。最后结合南京地铁2号线元通站客流实测数据进行预测和分析,三个评估指标（MAPE、VAPE、RMSE）的结果表明,提出的混合预测方法具有更精确、更可靠的预测结果。（3）基于客流需求的多目标运行控制优化建模。首先基于无线通信技术,研究城市轨道交通列车自动运行系统,并结合客流需求,综合考虑乘客总等待时间和列车运营总成本,构建了匹配客流需求的多目标运行优化模型。然后引入“精英保留”策略和经济学中“动态评分”策略,改进了传统遗传算法。最后结合南京地铁2号线的相关数据进行了实例分析,结果表明,提出的多目标模型和求解方法可以有效优化列车运行方案。（4）考虑再生制动的多列车节能优化建模。基于城市轨道交通系统再生制动能量产生的过程和转换原理,定量计算牵引能耗、可再生能源利用量和实际能耗。然后结合列车时刻表和运行速度构建多列车整体优化模型,同时考虑列车运行安全性、舒适性、承载力等因素,将实际能耗降到最低。最后利用灾变遗传算法来求解所提出的多列车整体优化模型,并以南京地铁2号线为例,分析和验证了该模型和方法有效性,可以为管理者提供具有参考价值的节能运行策略。