列车延误现象在城市轨道交通日常运营中时有发生。在轨道交通网络化运营的影响下,列车延误的传播性势必会影响到整个系统的正常运营。与此同时,列车延误条件下乘客的多种选择行为以及轨道交通网络的复杂程度也为列车延误调整优化增添了难度。本文研究目的是分析列车延误条件下的乘客动态选择行为以及列车延误条件下的乘客忍耐时间,在此基础上建立轨道交通时刻表优化模型,为建立城市轨道交通应急管理策略提供科学依据。针对列车延误下乘客的动态路径选择,论文引入时间维度构建了轨道交通时空网络拓扑结构,主要分析了乘客等车、乘车、换乘等具体过程。将列车延误条件下乘客的动态选择分为:保持原有的路径选择、选择可替代路径以及放弃地铁出行。以总旅行时间最小作为乘客的选择依据,运用了基于时刻表的最短路搜索算法得到了任意起点和终点之间的乘客动态路径选择。与此同时,论文得到了列车延误对乘客路径选择的影响与对应OD空间分布之间的关系。针对车延误下的乘客忍耐时间,论文基于地铁乘客实际问卷调查数据,研究了列车延误条件下乘客忍耐时间的分布规律,得到了忍耐时间与总旅行时间之间的函数关系。运用边际效用递减规律,得出随着总旅行时间的增加,乘客忍耐时间的增加值逐渐减少。通过问卷调查拟合出的函数关系进行验证,在此基础上量化了列车延误导致乘客放弃计划出行的条件。针对轨道交通时刻表优化模型,论文选取与产生延误线路有换乘衔接关系的各条线路,以放弃出行计划的成本以及总旅行时间成本之和作为目标函数、各线路列车时刻表为决策变量,在考虑列车延误条件下的停站时间约束、到达时间约束和车头时距约束的情况下,对其列车开行时刻进行调整,从而最小化列车延误所带来的影响。最后,论文以北京城市轨道交通为例,对提出的时刻表优化模型进行实例分析,运用了遗传算法进行求解。优化结果表明时刻表优化模型可以降低列车延误下放弃出行计划成本以及旅行时间成本,从而验证了模型的有效性,同时也为建立城市轨道交通客流应急管理策略提供科学依据和理论基础。