优先发展公共交通目前已经形成了广泛共识,公共交通系统中的城市常规公交系统承担着连接上一层轨道交通系统和下一层慢行系统的重要功能,它的运营对缓解城市交通问题起着关键作用。而为了更好的发挥公交系统的作用,需要制定科学合理的公交行车计划。本文基于此背景提出对公交行车计划优化问题进行研究。鉴于传统行车计划编制的局限性以及常规建模优化求解的复杂性,而系统仿真技术对解决随机性和不确定性问题具有优势,所以本研究采用系统仿真的方法来研究和解决公交行车计划优化的问题。首先,对系统建模和仿真理论作了阐述,建立了统一量纲的兼顾乘客利益和公交公司效益的优化模型。然后,在深入分析公交系统实际运营过程的基础上,把复杂的公交系统进行抽象和简化,得到概念模型,在此基础上设计仿真流程和总体结构,并基于ExtendSim仿真软件建立了仿真模型数据库、仿真模块以及数据收集、统计和处理模块,利用仿真优化模块构建了先前建立的优化模型。其次,从交通工程学的角度,按照人、车、线、管四个方面系统分析了公交行车计划编制和优化所需要的基础信息的获取与处理,经过在石嘴山市大武口区实地调研,收集了公交相关的各方面数据进行汇总和处理,并依据BP神经网络的基本原理,建立了公交站点高峰时段上下车人数预测模型。最后,结合实例,在仿真模型中输入获取和处理过的基础数据,运行仿真并分析处理仿真结果,得到了大武口1路公交高峰时段的发车间隔和配车计划,解决了行车计划优化的问题。本文建立的仿真优化模型在数据定期更新的情况下,可以对大武口1路公交的行车计划进行持续编制和更新,同时,在改变基础数据和参数输入的基础上,可以应用到其它城市公交线路实际公交行车计划编制工作中。