社会在进步,经济在腾飞,城市发达水平不断在提高。与此同时,交通行业也在迅猛的发展,仅仅靠拓宽道路不能解决城市交通紧张的局面。要想使城市更具国际化水平,就要形成一个相互协调的交通系统,首选系统是一个集电力、轮轨、车辆、轨道等为一体的城市轨道交通系统。现如今城市轨道交通的兴建已经跨进了迅速前进的阶段,为了更好的为出行者提供优质的服务,最好形成一套比较完善的轨道交通客流预测系统。鉴于历年来对轨道交通客流预测方法的研究,本论文重点对非集计模型进行探索。通常把出行者个体的出行行为当成非集计模型的研究客体,在对所有数据调查分析之后,尽量使用分析整理的数据建立模型,并且得到出行者出行行为的概率值。此模型比较适合进行出行者出行决策的预测和出行行为的描述。非集计模型含有下面几个特征:需要较少的样本就可以完成模型的标定过程;出行者行为假设比较清晰;具备完善的时间和空间可转移性;模型前后一致性比较匹配。一般非集计模型是以出行者选择出行方式相互独立为前提的,但是如果各选择方案间存在较强的相关性时,这一假设不再成立,因此用非集计模型描述出行者出行方式之间的关系是不合适的。本文提出了对非集计模型进行改进的思想,改进思路是:鉴于出行者选择出行方式的相关性,把具有相似性质的出行属性归为一类,这样在很大范围内解决了非独立性假设所造成的后果,可以使预测过程更简单易行;通过选择概率分布函数建立更能反映出行行为的非集计模型。