在网络化运营的时代背景下，城市轨道交通乘客数量激增、线网结构日趋复杂。城市轨道交通网络的扩张增加了乘客路径选择的多样性和随机性并导致网络客流分布的不确定性和动态性增强，使得城市轨道交通运营管理面临巨大挑战。因此需要从理论上建模分析乘客出行行为，准确计算网络客流分布，为城市轨道交通安全运营提供可靠的基础理论和技术手段。　　本文采用Space L方法，基于城市轨道交通物理网络构建下层网络有向图模型，提取换乘站和起终点车站建立上层网络有向图模型。在上层网络中采用K短路算法搜索有效路径，通过关联换乘站集合将上层网络有效路径集映射到下层网络，从而求解全网的有效路径集，提高了路径搜索效率。根据城市轨道交通乘客出行行为调查分析乘客出行的主要影响因素，引入绕行成本表示地图中线路走向信息对乘客出行的引导作用，综合考虑在车时间、候车时间、换乘费用、拥挤费用和绕行成本定义乘客出行广义费用函数，以此量化乘客出行路径的效用值。针对传统多项Logit模型的缺陷，在效用函数中加入路径尺度调整路径效用值，用路径相对费用计算选择概率，提出改进Logit模型，提高了客流分配精度。　　以2016年北京市轨道交通网络为例，建立上下层网络结构模型，从清洗的AFC刷卡数据中提取OD客流矩阵，通过MATLAB软件编程实现基于改进Logit的客流分配模型，从而得到线路运营指标、全网客流分布、区间断面客流和换乘站换乘客流量等结果，验证了模型的有效性和适用性。最后，基于本文研究成果开发北京市轨道交通客流仿真系统，为城市轨道交通客流监测和客流分布规律挖掘提供支持决策平台。