【摘 要】
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近年来，公交优先发展理念深入人心，各大城市纷纷大力发展公共交通，如建设BRT系统、公交信号优先系统、设置公交专用道、大胆尝试智能网联公交等等，足以说明公共交通在城市交通中的重要地位，公交客流数据是研究公交运营特性、合理、准确调度的基础数据，公交客流在时间和空间上不均匀分布的性质，对城市公交车辆的行车组织、公共交通的长远规划具有直接的影响，因此研究并充分掌握公交客流规律是十分重要的。当今世界新技术层
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近年来，公交优先发展理念深入人心，各大城市纷纷大力发展公共交通，如建设BRT系统、公交信号优先系统、设置公交专用道、大胆尝试智能网联公交等等，足以说明公共交通在城市交通中的重要地位，公交客流数据是研究公交运营特性、合理、准确调度的基础数据，公交客流在时间和空间上不均匀分布的性质，对城市公交车辆的行车组织、公共交通的长远规划具有直接的影响，因此研究并充分掌握公交客流规律是十分重要的。当今世界新技术层出不穷，如何更加精准预测公交客流，实现公交的智能、精准、科学调度，增强乘客乘坐公共交通的满意程度，降低公交企业运营经济成本，是公交运营单位迫切需要解决的问题。
本文对城市公交智能调度优化的研究主要集中在两个方面:
第一，研究机器学习在公交客流预测中的应用。研究并实现了使用随机森林、梯度提升决策树及二者相融合的算法来预测未来时间段的公交客流，并对三种算法的结果进行分析对比，对客流影响因素的重要性进行排序，用实际数据对相关方法进行了检验，结果表明随机森林和梯度提升决策树相结合的算法预测未来公交客流的方法是比较准确的。
第二，研究基于客流预测分析的公交静态调度优化问题。最后利用真实采集得到的历史数据对模型进行检验，实例验证结果表明本研究的模型及其相应的求解方法是可行而有效的。
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