随着城市交通枢纽的建设,客流量的预测对枢纽内部组织方案和应急预案的调整起着重要作用,本文通过分析交通枢纽客流量的变化特点,对比各种预测方法的优缺点,分别建立了BP神经网络和最小二乘支持向量机模型,提出了交通枢纽客流量的预测方法,并利用实际数据进行了验证。对于预测出的客流量结果,采用“客流检测统计分析平台”系统对数据进行统计,并用此系统对现有管理方案作出调整。枢纽客流平台的建设是方便公联枢纽公司信息中心工作人员存储、查询、汇总、分析各枢纽场站的时实客流量,历史客流量,且预测未来客流量并实现可视化图表的展示功能,且实现根据预测客流为运营方案作出预警提示等功能。枢纽客流平台综合运用了信息集成技术、framework4.0架构,以及Fioranos Soa中间件技术,参考了Sun Tone AM的系统架构设计方法论,遵循可用性、可靠性以及可扩展性的设计原则对平台的总体逻辑结构、平台框架结构、数据总体流向以及平台功能进行了设计。技术上采用了基于framework4.0平台开发,最终实现了共享目录,总监控图,实时监控,历史查询、交换设置、数据维护、平台维护、数据统计等功能。完成了系统的各项测试,系统的功能性、安全性、可维护性、效率性能均达标,目前该系统已投入使用,运行状态良好。枢纽客流平台的设计与实现,构建了北京客流信息共享利用的交换枢纽,全面实现了客流数据的共享,打破了资源管理瓶颈,信息资源应用绩效得以充分发挥,特别是在保障城市安全运行、领导决策、交通综合调度管理上起到了积极作用,提高了北京交通领域的信息化发展水平。