随城市扩张、公交线网不断丰富,出行过程中不可避免进行换乘。换乘不仅是公交系统的重要部分,同时也是出行起讫的中间环节。对是否进行换乘以及换乘行为特征的研究同时具有理论与现实意义。传统对换乘数据的获取需要通过人工调查的方法,但存在周期长、费用高、抽样低等不足,随数据时代的发展,城市智能公交系统已可提供海量公交数据,结合已获取上下车站点信息,便可通过数据逻辑判定获得公交乘客的换乘信息。基于成都智能公交数据,本文首先对连续出行阶段间是否存在换乘提出判定方法,进而对判定结果从多维度分析乘客换乘行为,对其中站点的换乘量作多因素的回归分析,最后结合实际对城市中亟需改善的换乘站点提出改善建议。在换乘时间阈值、换乘距离阈值、最大等待时间等条件下,对同站换乘、异站换乘细化判定方法,得到成都市一周有效刷卡量(出行阶段)为24044425次,换乘量为4912816次,平均换乘系数为1.265。从各类型乘客、线路、站点的角度,从换乘量与换乘系数、换乘时间分布、换乘空间分布层面,对换乘判定结果进行多维度观察分析,同时初步探究影响站点换乘量的相关因素。进而探究多因素对公交站点换乘量影响机理,本文从定性、定量的角度分析,囊括对站点吸引换乘可能性的量化处理,以及结合复杂网络理论,抽化成都市公交网络拓扑结构,计算站点于公交网络的重要度。最终通过多元线形回归,调整R方为0.789合理的解释了站点换乘量,并得到回归方程。在此基础上结合应用,通过换乘时效性、合理性以及基于站点规模的换乘总成本,制定查询亟需优化的换乘站点的原则,得亟需优化的换乘站点72个,提出优化换乘站点,降低换乘成本的改善建议。