我国社会经济发展迅速,居民的生活水平有了极大的提高,同时也带来了私家车数量的急剧增长,造成城市交通拥堵问题日益严重。发展公共交通成为解决这一难题的关键所在,公交汽车作为城市公共交通的重要组成部分,是我国城市特别是中小城市居民的主要出行方式。目前,我国城市大多采用传统的全程车调度方式,有些城市对部分线路采取大站快车、区间车与全程车相结合的组合调度方式,这种组合调度方式对站点或区段客流有显著差异的线路较为适用,但仍有改进的空间。本文结合大站快车与区间车组合调度的特点,提出在大站快车基础上开行区间车的组合调度(后称区间快车)模型,并结合实际情况,考虑了乘客的选择行为。首先,本文介绍了传统组合调度的形式、线路客流调查理论和OD反推理论。其次,本文在经典OD客流反推模型的基础上,结合站点土地利用性质和乘客出行特征,对经典OD客流模型进行了优化,并通过算例进行了案例分析,结果表明,相对于传统OD客流反推模型,采用优化后的OD客流模型计算所得的客流矩阵拟合度更高。然后根据乘客出行站点类型,构建了考虑乘客选择行为的OD客流分配模型,即BL模型和MNL模型,对采取OD反推所得到的OD数据重新分配,使得OD客流更加符合实际情况。再次,本文构建了在大站快车基础上开行区间车的组合调度模型,以全程车和区间快车的发车频率作为决策变量,以发车间隔、最大客流断面满载率和发车班次作为约束条件,以系统总成本最小化为目标函数,并通过遗传算法对模型进行求解。模型同时考虑了全程车、大站快车以及区间车三种调度方式,相比于传统的组合调度方式,系统总成本得到进一步降低。最后,本文以北京市651路公交为例,在跟车调查获取站点上下车数据的基础上,对客流数据进行扩样分析,利用OD反推模型得到OD矩阵,并代入模型进行求解。然后对客流需求与线路配车数目做了灵敏度分析,结果表明本文构建的区间快车组合调度模型的系统总成本优于传统调度方式,模型可以有效的降低公交系统总成本。