面向城市轨道交通线网规划中快速准确地进行OD预测的需求,研究提出了基于空间数据和广义线性贝叶斯的OD预测方法。利用空间数据研究站点吸引范围并提取城市轨道交通OD影响因素指标,建立OD量与影响因素指标的广义线性模型,并采用贝叶斯方法进行广义线性模型参数估计,对OD量及其分布进行预测。主要研究内容包括:(1)从城市轨道交通OD形成及轨道交通乘客出行过程出发,分析了影响城市轨道交通OD量的因素,总结了现有的基于空间数据的城市轨道交通OD直接预测方法的特点,构建了基于空间数据和多方式吸引范围的广义线性贝叶斯OD预测思路与框架。(2)分析了轨道站点的多方式吸引范围,基于调研、共享单车轨迹及高德地图路径规划API等数据,提出了基于多方式接驳时间特性分析和密度聚类的接驳时间阈值计算方法,构建了基于接驳时间阈值的站点步行和自行车吸引范围确定模型。(3)利用站点周边土地利用等空间数据和站点吸引范围,构建了OD影响因素指标并进行相关性分析和多重共线性诊断,采用随机森林模型进行特征选择,并基于特征选择后的OD影响因素指标,构建了OD量预测的广义线性模型。(4)采用贝叶斯方法估计广义线性模型参数,根据贝叶斯理论,分别推导OD量在服从Poisson分布、负二项分布及Gamma分布等不同似然函数下参数的后验分布,采用基于MCMC的抽样得出后验参数估计结果,采用贝叶斯信息准则进行似然函数选择,并根据模型选择结果预测OD并对OD预测结果进行拟合优度和误差的分析,结果显示本文建立的OD预测模型具有较好的预测效果和优于普通线性模型的预测精度。(5)以2018年北京地铁轨道交通网络为案例进行OD量预测与结果展示,对本文的预测方法进行验证。图61幅,表40个,参考文献78篇。