“十九大”以来,推进城市群发展已经上升为国家战略高度。作为城市群社会经济大系统的子系统,现代化综合交通系统在其中起到了最重要的支撑保障作用。随着交通强国战略的全面推进,以及综合立体交通网规划纲要的实施,推进国家级城市群枢纽集群建设也成为了当前城市群交通系统发展的主要目标。我国城市群内部交通仍存在着局部不均衡,供需不匹配,以及地区性局部交通需求与城市群综合交通大系统运行效率协调性不足等问题。这也说明我国城市群客运主枢纽建设虽然可以满足交通干线需要,但辐射纵深不够,缺乏地区性次级客运枢纽的有效支撑。基于此,本文提出了一套城市群次级客运枢纽布局优化方法。按照“出行需求导向-供给结构优化-节点枢纽筛选-次级客运枢纽布局优化”的多维度系统分析架构展开理论研究。首先,不同于既有研究从宏观视角考虑客运量及分担率等作为城市群出行需求结构的指标,本文从微观视角以城市群出行者对交通服务的满意度为切入点,提出了城市群居民出行需求结构特征分析方法。为精细化挖掘外显变量无法表征的出行需求特征,本文充分考虑潜在类别及潜变量对城市群区域居民出行需求结构的影响,提出了基于LCA（Latent Class Analysis）模型及PLS-SEM（Partial Least Square method-Structural Equation Modeling）模型的多群组居民出行需求结构分析方法。将出行者归纳为“学生省内生活型”、“固定跨城工作型”、“员工生活出差型”、“管理公费出差型”4个潜在类别,提炼了不同潜在类别出行者对出行需求偏好的差异以及多潜在类别条件下不同潜变量对出行者满意度的影响差异,进而以京津冀城市群为例,构建了京津冀城市群需求结构的空间分布。其次,针对传统聚类方法中,城市群县域数据获取难、聚类结果不准确等问题,本文提出了基于考虑城市群县域交通以及社会经济特征的空间聚类交通供给分析方法。在该方法中,提出了基于最短路算法的城市群县域交通可达性量化方法,并构建了城市群区域社会经济主成分分析模型,解决了多重社会经济影响因素间的共线性问题,提高了空间聚类分析的准确性。通过多种空间聚类方法的实施应用,本文验证了SOM（Self-Organizing Mapping）空间聚类方法更加适用于城市群县域的供给聚类分级问题。进而以京津冀城市群为例,提出了代表交通供给能力的4个层级及特征,构建了京津冀城市群县域供给结构的空间分布。再次,针对既有枢纽规划方法未能充分考虑城市群区域交通供需关系及交通发展与社会经济发展关系的问题,本文将交通基础设施与区域经济发展之间的互馈效应作为次级客运枢纽备选点设置的主要依据,提出了基于不同供需关系的城市群区域次级交通枢纽备选集构建方法。为解决城市群区域交通基础设施及社会经济发展时间序列数据所存在的非平稳特性问题,提出了基于Granger因果检验和VAR（Variance Analysis Report）分析的交通基础设施与区域经济发展之间的互馈效应分析方法,能够实现在“供给等级大于需求等级”、“供给等级等于需求等级”、“供给等级小于需求等级”场景下二者在一个周期内相互影响程度的量化。最后,针对既有枢纽布局优化方法中较少考虑城市群供需结构的问题,本文提出了基于次级客运枢纽备选点可行性判别的多时期城市群次级客运枢纽分层布局优化模型,形成了先基于交通基础设施与区域经济发展之间互馈效应判别的备选集优化、再基于次级客运枢纽分层布局优化的“两阶段”枢纽规划方法,实现了城市群大范围次级客运枢纽布局优化效率的提升。为解决数学模型的取值与实际情况相差过大问题,优化方法中引入模糊规划对客运出行需求进行模糊化处理,通过设置多目标权重参数得到了不同参数调整对次级客运枢纽规划结果的影响,能够实现面向不同区域的发展目标及政策导向提出满足条件的布局优化结果。