当前,北京市客运交通正处在高速发展的阶段,截止到2013年底,北京市的机动车保有量达到了543.7万辆,并且机动车每年仍以超过5%的速度增长。而机动车的快速增长给北京市的环境污染带来严峻的挑战,温室气体排放量进一步增加,空气污染越来越严重,北京市正面临着能源危机和环境恶化的双重压力。无论从低碳交通、可持续发展角度,还是从节约能源、保护环境的角度,建设北京市低碳交通体系都有着极其重要的意义。在借鉴国内外研究的基础上,文章通过分析北京市客运交通结构,找出适合北京市客运交通碳排放量的计算方法,在对北京市客运交通碳排放影响因素进行分析的基础上,建立了基于低碳的北京市客运交通结构优化模型,探寻不同的碳减排水平下北京市的客运交通结构配置。在研究主线的基础上,文章主要研究了以下三个方面：首先,对北京市客运交通碳排放量进行了计算。在对北京市客运交通结构进行分析的基础上,选择基于交通行驶里程的碳排放量计算方法,应用BP神经网络时间序列模型对模型所需参数的缺失值进行预测,保证模型参数的准确性,并对最终碳排放量的计算结果进行了验证。其次,应用文献分析法对北京市客运交通碳排放的影响因素进行分析。运用文献打分法对文献中的影响因素指标进行打分,通过得分确定影响因素指标,并对这些指标在北京市的适用性进行分析,最后运用一种新的方法—文字云图对分析结果进行直观展现。最后,构建了基于低碳的北京市客运交通结构优化模型。针对公共汽电车、轨道交通、客运出租车、私人小汽车、自行车这五种具有代表性的北京市客运交通方式,以客运周转量最大碳排放量最小为目标,以城市客运交通碳排放的影响因素作为约束条件,构建低碳目标下的北京市客运交通结构优化模型,分析了在不同的碳排放水平下,北京市客运交通结构的最优配置。