随着智能手机的普及和中国城市群的发展,居民城际出行需求快速增长,城际网约车服务逐渐兴起。一方面,包含网约拼车在内的城际网约车服务为居民提供了更多便捷实惠的城际出行选择;另一方面,逐渐增长的城际出行需求和长距离的行驶路程加剧了城际网约车的供需不平衡,影响了乘客等待时间,产生了网约车服务效率下降的问题。在此背景下,本文综合运用数据分析技术,在优选方法进行出行需求预测基础上,对城际网约车调度优化的问题展开研究,具体研究内容及成果如下。1)首先,对城际网约车的特征与影响因素进行探究。对城际网约车实际观测数据进行预处理与描述,然后利用实际数据分析了城际网约车的时空特征,发现城际网约车出行的特征与城市内出行存在明显区别。然后基于地理加权回归模型,详细研究了时间因素和空间因素对城际网约车出行的影响。2)其次,对城际网约车出行需求进行预测。对数据预处理以及特征构建,随后建立了自注意力机制丰富的ST-transformer（Spatiotemporal Transformer）预测模型,该模型将时间模块和空间模块叠放在一个框架内同时提取时空特征。最后在实际数据集上验证模型预测效果,并与五种经典模型进行比较,优选了城际网约车需求的方法。3)再次,对城际网约拼车出行的影响因素及预测展开研究。利用拼车识别算法辨识实际数据集中的网约拼车出行,然后结合当地建成环境数据,深入分析了城际拼车需求的时空特征潜在影响因素。依据潜在因素,使用二元逻辑回归模型研究并确定了影响城际网约拼车出行的关键因素。在此基础上,构建了时空地理加权回归预测模型,探究了城际网约拼车的时空非平稳性,并以关键影响因素为输入,预测了城际网约拼车出行需求。4)最后,基于需求预测对城际网约车进行调度优化。首先构建研究区域的路网结构拓扑图,然后依据城际网约车需求预测模型的结果,提出了以乘客等待时间最少、司机调度路程最短以及司机收益最高为目标的城际网约车调度优化模型。在该模型基础上,加入拼车匹配过程,构建了城际网约拼车调度优化模型。最后利用模型对车辆进行调度优化,结果显示,优化模型减少了乘客等待时间,提升了平台收益和拼车匹配成功率,验证了该方法对城际网约车运营效率提升的有效性。