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基于机器学习的公交调度系统性能预测与改进1

基于机器学习的公交调度系统性能预测与改进

摘要

随着城市化进程的加速和公共交通需求的持续增长，公交调度系统的优化已成为

提升城市交通效率的关键环节。本报告基于机器学习技术，系统性地研究公交调度系统

性能预测与改进方法，旨在通过数据驱动的方式提升公交运营效率和服务质量。报告首

先分析了当前公交调度系统的现状与挑战，指出传统调度方法在应对动态交通环境时

的局限性。随后，报告构建了基于机器学习的理论框架，详细阐述了从数据采集、特征

工程到模型构建与优化的完整技术路线。研究采用了多种机器学习算法，包括时间序列

预测、强化学习和深度学习模型，对公交运行数据进行多维度分析。通过在某城市公交

系统的实证研究，验证了所提方法在准点率提升、乘客等待时间缩短和运营成本降低方

面的显著效果。报告还设计了分阶段实施方案，并进行了经济效益与风险评估。研究结

果表明，基于机器学习的公交调度系统能够有效提升公交服务水平，为智慧城市建设提

供重要支撑。本报告的研究成果对交通管理部门、公交运营企业及相关研究机构具有重

要参考价值。

引言与背景

1.1研究背景与意义

城市公共交通系统作为现代城市基础设施的重要组成部分，直接关系到市民的日

常出行质量和城市的整体运行效率。根据《中国城市公共交通发展报告(2022)》显示，

全国已有超过50个城市公交日均客流量超过100万人次，其中北京、上海等超大城市

日均客流量突破800万人次。如此庞大的客流量对公交调度系统提出了极高要求。传统

的基于固定时刻表和经验规则的调度方法，在面对日益复杂的城市交通环境和多样化

的出行需求时，已显得力不从心。研究表明，我国大城市公交平均准点率仅为65%75%，

远低于国际先进城市的85%90%水平，这一差距直接影响了公共交通的吸引力和城市

交通结构的优化。

机器学习技术的快速发展为公交调度系统优化提供了新的解决思路。通过分析海

量历史运营数据，机器学习模型能够发现隐藏在数据中的复杂规律，实现对公交系统性

能的精准预测和动态优化。据《全球智慧交通发展白皮书》预测，到2025年，应用人工

智能技术的公共交通系统将使运营效率提升20%30%，乘客满意度提高15%25%。因此，

开展基于机器学习的公交调度系统性能预测与改进研究，不仅具有重要的理论价值，更

具有显著的现实意义，能够有效推动城市公共交通向智能化、精准化方向发展。

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1.2国内外研究现状

国际上，对智能公交调度系统的研究起步较早，已形成较为成熟的技术体系。欧洲

的EBSF(欧洲公交系统未来)项目通过集成多种智能技术，实现了公交调度的全流程优

化，使公交运营效率提高了18%。美国MIT交通实验室开发的BusTracker系统，利用

实时数据和预测模型，将公交准点率从72%提升至86%。新加坡陆路交通管理局(LTA)

应用的智能调度系统，通过机器学习算法优化发车间隔，使乘客平均等待时间缩短了

22%。这些案例充分证明了机器学习在公交调度领域的应用潜力。

国内相关研究虽然起步较晚，但发展迅速。北京公交集团与清华大学合作开发的智

能调度系统，通过深度学习模型预测客流变化，使高峰时段运力匹配度提高了15%。上

海申沃客车有限公司利用强化学习算法优化线路布局，在试点区域实现了公交网络覆

盖效率提升12%。深圳巴士集团应用大数据分析技术，对公交运行数据进行实时监控和

预测，使车辆周转率提高了8%。然而，国内研究仍存在数据孤岛、模型泛化能力不足、

系统集成度不高等问题，需要进一步深入研究和改进。

1.3研究内容与创新点

本报告的研究内容主要包括四个方面：一是构建公交系统性能评估指标体系，建立

多维度的调度效果评价模型；二是开发基于机器学习的公交运行状态预测算法，实现对

客流、行程时间等关键参数的精准预测；三是设计动态调度优化模型，根据预测结果实

时调整发车间隔和线路安排；四是开发集成化的智能调度系统原型，实现从数据采集到

决策支持的全流程自动化。

本研究的创新点主要体现在三个方面：首先，提出了融合多源数据的特征工程方

法，有效整合了公交IC卡数据、GPS定位数据、道路交通数据等多维度信息，提高了

预测模型的准确性；其次，构建了基于