随着城市轨道交通快速发展,在工作日高峰时段,许多城市轨道交通车站区间常常出现客流拥挤,导致站台乘客滞留,这在一定程度上威胁其安全运营管理。为此,许多城市轨道交通运营公司均出台常规化限流政策。但是,关于限流的具体实施方案目前往往仅根据车站运营经验制定,所考虑的多为局部因素。由此,提出城市轨道交通网络中限流车站的识别及方法研究。为了建立网络条件下城市轨道交通车站限流模型,首先,论文对城市轨道交通系统的线网、线路及车站从全日及高峰客流时间特性和断面客流量、车站客流量等方面进行分析,进一步提出客流拥挤的含义及其形成、传播、消散过程。针对客流拥挤现象,在网络条件下进一步研究客流控制。其次,论文在分析城市轨道交通基本架构的基础上建立相应的网络流的拓扑结构。在确定不同时刻网络流的状态后,为了辨析高峰时间乘客的路径选择结果,进行了工作日早高峰乘客出行属性调查,得出工作日早高峰乘客对线网熟悉程度高,其出行目的主要为通勤,出行路径选择考虑因素为所花费时间。建立多路径选择Logit模型,进行客流分配,最终建立线网进站客流量-区间客流量关系模型。接着,论文基于前述模型构建以区间客流量最大限度满足区间运输能力、乘客总延误时间最小为目标函数,以各车站在不同时段的最佳进站量为决策变量,以区间能力、车站设施能力、进站客流需求量等因素为约束条件的多目标线性规划模型。最后,论文以西安地铁为例,以西安地铁某工作日早高峰乘客出行AFC数据为基础,将乘客出行OD数据及西安地铁线网各车站及区间的数据代入进站客流量-区间客流量模型求解,再将乘客工作日早高峰进站量数据代入最终的线性规划模型中,采用LINGO软件求解。结果表明,相比于传统的单个车站限流,论文所提出的网络条件下城市轨道交通限流车站的识别研究方法在实现区间客流量与区间能力尽可能匹配及减少总延误乘客数等方面具有明显的优越性,可以为城市轨道交通的运营提供参考。