地铁以其运营可靠性高、抗外界环境干扰性强等特点,成为城市居民出行的首选。客流分布的时空不均衡性导致早晚高峰车站大客流成为常态,为保障地铁路网的安全运营,各站点针对大客流制定了相应的限流方案。目前限流方案大多以站内关键区域客流密度或站台排队长度为依据,而不关注站外客流的进站状态和趋势,导致限流方案的制定不够完善、措施采取不够及时和到位。站外关联区域客流的状态及乘客的到达规律能为车站的限流管控提供数据和理论支撑,因此本文围绕地铁站外关联区域及关联区域内乘客的到达规律展开研究,主要内容有:(1)界定地铁站外关联区域,对关联区域内客流特征进行定性和定量分析。确定站外关联区域定义,分析关联区域范围影响因素。根据关联区域内客流特征确定客流数据采集及数据预处理方法,为关联区域客流估计模型提供良好数据来源。(2)确定站外关联区域计算方法。构造出行时间与聚集效益的梯度场函数,利用改进的聚集效应模型分别计算每种交通方式对应的站外关联区域。站外关联区域是站外关联区域客流估计模型的前提,直接关联区域是计算站外关联区域客流阈值的基础。最后通过八角游乐园地铁站客流数据进行实例验证。(3)对站外关联区域客流进行估计。首先建立基于客流池的地铁站外关联区域客流估计模型;其次,运用ARIMA对模型拟合模型中输入变量;基于残差网络算法实现降低累计误差的效果,提高站外关联区域客流估计模型精度;最后通过八角游乐园地铁站客流数据进行实例验证。