铁路运输将在规划的早期阶段进行中长期客运量预测。但是，由于客流预测内容和预测条件的复杂性，客流预测结果与实际运营客流统计数据存在很大差异，实际运营中预测数据的可预测性相对较差。准确预测地铁客流数据在地铁运输能力安排，未来开发和建设以及功能规划中起着至关重要的作用。因此，准确预测地铁客流量已经成为地铁运营管理中的重要课题，是有效分配地铁资源的基础。地铁客流的变化具有复杂性，随机性和周期性的特点。预测客流的问题是高度非线性且不确定的，同时具有很强的相关性。这类问题中常用的方法主要包括回归模型预测方法和以神经网络为代表的机器学习方法。
研究地铁网络中每日客流的分布特征，收集和组织地铁客流数据，通过研究数据分析模型建立客流数据库和数据分析系统，并进一步对地铁上的客流数据进行深入分析。满足现有客流统计功能的基础最后，利用计算机和Internet技术快速，及时地掌握客流的分布特征，线路网络容量和交通量匹配以及数据统计分析结果。
随着轨道交通的迅猛发展，轨道交通会产生大量数据，例如入站，出站，卡销售和充值。但是，轨道交通数据常年散布在各个车站和线路中，没有统一的数据汇总和查询系统，因此，集客流查询，故障处理，报告生成等功能于一体的自动检票查询系统功能已开发。系统数据分析特别重要。深入分析了国内外轨道交通和自动检票系统的现状，并结合日常工作的需要，介绍了自动检票系统。
以换票前后的客流数据为例，从进站，票价和票价的角度对客流数据和乘客行为特征进行比较和分析。通过现场观察和对自动售票系统数据的出行特征进行分析，从时间，人员，管理等角度提出了车站组织优化方案。交通管理人员加强了对乘客状态的控制和监控，提高了运营管理水平，提高了车站员工的工作效率，发挥了地铁运输的潜力，有利于在铁路运输过程中及时有效地采取措施。避免拥挤和客流混乱的操作过程交通事故的发生消除了因拥挤的乘客而造成的隐性安全隐患，实现了整个铁路运输线的安全便捷操作。
