为提升风险等级判别的准确性，破解城市轨道交通系统风险实时管控和事件应急处理的关键问题，构建了改进的特征选择算法（Im-F-score+XGB）对突发事件风险因素的特征进行筛选，通过分析城市轨道交通突发事件的基础数据，计算各风险特征的重要度，挖掘不同特征对突发事件风险等级的影响程度，得到突发事件风险等级判定的重要特征；同时，采用多时间窗循环扫描方法和加权级联残差森林模型相融合的思路，获得突发事件风险等级与风险特征的映射关系，建立了改进的突发事件风险等级判别模型（Im-F-GCF）。通过与RF、HGBDT、GCF、LightGBM 4个代表模型对比分析，显示出本文提出的Im-F-GCF模型的有效性。