随着我国科学技术发展和城市经济恢复,轨道交通作为城市出行的重要组成部分,具有载客量大、准时性高、安全性好等显著特点,成为居民日常出行的首选交通工具。截至2020年12月31日,内地开通轨道交通城市共有44座,轨道交通线路233条,运营里程达7545.5km,运营车站达到4660座。随着城市轨道交通线网建设规模的日益扩大,居民出行在时间和空间上的相互影响越来越突出,如何利用轨道客流分布特征来合理组织线路运营计划尤为重要。因此,本文以轨道系统AFC采集数据为基础,根据历史客流分布特征对线路出行需求进行短时预测,考虑不均衡特性影响对线路运营组织计划进行合理配置,达到提高轨道运营质量和出行服务水平的目的。首先,从轨道交通系统客流特点、基本类型以及影响因素出发,分析了北京地铁4号线＆大兴线客流在时间、空间上的分布特征以及时空不均衡特点,阐述了轨道客流数据采集方法以及AFC检测数据处理方法。然后,考虑不同短时轨道客流预测方法的性能特点,选取具有泛化能力强、小样本性能优的支持向量机回归（SVR）模型为基础模型框架,引入操作简单、全局搜索的粒子群算法（PSO）对SVR算法惩罚系数、核函数等参数进行快速寻优,建立基于PSO-SVR的轨道客流短时预测模型。结合北京4号线＆大兴线历史客流数据进行短时客流预测以验证预测模型有效性,为后文轨道线路运营组织优化提供可靠的模型与数据基础。接着,基于空间不均衡系数的列车运行交路基本内容,分析北京轨道交通4号线＆大兴线列车行车交路方案现状,同时根据北京地铁4号线＆大兴线轨道客流时间、断面、方向及站点不均衡系数等计算优化列车运行交路方案。最后,介绍了轨道交通列车编组方式内容并基于北京地铁4号线＆大兴线数据进行列车编组方式的算例分析与优化;分析了轨道交通列车停站种类和调度形式,结合北京地铁4号线＆大兴线客流数据进行调度方式及其优化分析;在介绍轨道交通运营时间、客流数据、列车运载能力和线路断面满载率的基础上,阐述了断面客流预测、开行列车对数计算、列车分时行车间隔计算与行车间隔计算等全日行车计划编制步骤;以北京地铁4号线＆大兴线为背景,运用PSO-SVR模型对行车断面短时客流预测以及全日分时断面客流预测结果,并在考虑时间、空间不均衡性的影响基础上,对全日行车计划进行了定量化分析,完成轨道线路运营组织优化。