在网络化运营背景下,各城市轨道交通线路逐渐连接成网,给轨道交通运营管理工作带来很大的挑战。回收类票卡管理作为城市轨道交通运营管理的重要组成部分,是衡量轨道交通服务质量的关键因素,同时也是合理控制运营成本的重要手段。因此,运营公司对回收类票卡科学和主动的管理对于维护正常运营安全和降低运营成本具有重要意义。本文以回收类票卡为研究对象,将多种数据挖掘技术融合建立票卡存量预测模型,对城市轨道交通回收类票卡调配平衡问题进行优化,论文内容主要为以下几个方面:首先,通过对回收类票卡流动量、销售量和使用比例数据进行统计分析,总结票卡数据呈现的基本特征,通过对回收类票卡循环过程进行总结,指出存在的问题以及今后改进的方向。其次,基于多种数据挖掘技术,建立存量预测模型。将时间序列建模方法和支持向量回归模型理论结合,建立回收类票卡短期预测模型。用模糊信息粒化方法对数据进行处理,建立回收类票卡变化空间预测的两种组合模型并探讨了模型的适用情形,用于宏观把握票卡变化趋势以及对短期预测模型结果进行验证。利用ARIMA-SVR短期预测模型对票卡销售量与流动量数据进行预测,通过存量预测模型推算出车站库存量安全范围,有效的减少了库存成本。最后,通过对城市轨道交通回收类票卡在车站与车站之间的调配平衡问题进行研究,根据存量预测模型推算出票卡调配量。基于节假日与非节假日参与调配车站数量均衡的目标,提出票卡调配的周期计算方法。提出基于地铁小包裹运输思想的票卡调配方式。引入广义费用计算单位运价表并确定调配路径,在运输模型的基础上建立回收类票卡调配模型,并利用北京地铁实际运营数据给出调配方案。