本发明涉及人工智能分类技术领域，具体涉及轨道交通车站分类动力学的机器学习辅助混合方法，包括如下步骤：评价车站的节点指标；评价车站的位置指标；评价车站的客流量与时间指标；通过信息熵加权计算指标的权重，再计算车站的节点指标值、位置指标值以及客流量与时间指标值；预测不同时间段进出车站的客流量；采用聚类方法对车站进行划分，为车站分配标签，创建具有标签的数据集；构建轨道交通站分类模型，采用具有标签的数据集对轨道交通站分类模型进行训练，将拟分类的车站输入训练后的轨道交通站分类模型，输出车站分类结果。本发明，基于轨道交通站分类模型对轨道交通站属性精炼评估，增加轨道交通站分类的精度。