近几年,由于城市机动车保有量的增长速度与道路建设速度的严重不匹配,交通拥堵、环境污染已成为制约城市健康有序发展的重要问题。加快公共交通系统建设和发展速度,是提高道路资源利用效率、缓解城市交通拥堵压力的有效办法之一。公交调度是提高公交企业运营效率和管理水平的关键所在,科学的公交调度可以提高公共交通资源利用效率,提升公交服务品质,提高公共交通对出行市民的吸引力。公交客流是进行公交调度优化的数据基础和前提条件。本文结合客流在时间和空间上的分布特性,在深入分析大量客流数据的基础上,研究客流的周期性变化规律,并以公交客流在时间上的分布为有序样本,采用Fisher有序聚类算法,进行客流时段划分,然后在时段划分的基础上,结合灰色预测理论,建立分时段的公交客流预测模型,对客流在一个运营日的分布情况进行预测,为公交调度优化提供数据支持。公交车辆发车时间间隔是否合适是决定调度工作是否科学合理的关键。本文在客流预测的基础上建立了以公交企业运营成本与乘客等待成本加权和最小为目标函数,以发车间隔、车辆满载率、企业经济效益为约束条件,以发车时间间隔为决策变量的公交调度优化模型。该模型在客流数据的基础上,计算一个公交运营日各时段的发车时间间隔。公交调度优化模型是一个有约束条件的、多变量的、非线性模型,本文引入粒子群算法求解模型,并给出了求解过程中引入罚函数处理约束条件的具体办法。本文将公交客流预测模型应用于郑州公交45路,并在预测数据的基础上进行优化调度,得出了侧重不同利益主体的调度方案。结果表明,对不同利益主体的侧重会对发车间隔、运营日总社会成本、乘客等待时间带来不同的影响,该优化调度模型可为公交实际运营中调度人员制定发车时刻表、调整行车计划提供参考方案。