公交纯电动化是国家“蓝天保卫战”和“公交都市”战略中的重要一环。国内各大城市在大力推进公交纯电动化的过程中,给公交运营带来了新的挑战,如公交线路的调整问题,充电桩的布设问题等。各大城市公交线网中,均存在一定比例的超长公交线路,为适应公交电动化的发展趋势,对其进行优化调整迫在眉睫。为此,本文以某条超长公交线路为例,通过采集、分析相应公交大数据,实现对该公交线路的调整和调度优化,以期满足乘客出行需求。首先,根据一个月的实际公交刷卡及进出站数据,对该线路的客流特性和行程时间规律进行精细化梳理。一是结合乘客刷卡率,生成该线路上下行客流OD矩阵。二是根据该线路公交运营班次数据,采用K-means方法对该线路运营高低峰时段进行划分。三是对该线路车辆进出站数据进行分析,得到了公交车辆滞站时间和站间行程时间的分布规律。其次,本文以原线路乘客出行所受到的影响最小为出发点,在公交线路长度和实际公交站点位置的约束条件下,通过计算客流OD对的覆盖率得到了多种线路调整方案。在此基础上,以乘客换乘等待时间最小为目标,通过eM-Plant对调整方案进行仿真评估,并综合客流OD对的覆盖率,得到该线路最佳的调整方案。最后,本文对调整后子线路间的公交调度方案进行协同优化。建立以乘客等待时间成本、企业运营收益及乘客换乘等待时间成本为目标的发车间隔随机相关机会规划模型,并通过神经网络与遗传算法相结合的方法进行模型求解,确定调整后子线路的双向发车间隔。通过eM-Plant仿真软件进行仿真验证,结果表明,在公交企业收益略有下降以及满足期望的乘客换乘等待时间的情况下,线路乘客的平均等待时间有明显下降。