随着公共交通网络化进程的不断深入,乘客可选择的公交停靠站和公共交通方式逐渐增多,不同停靠站点公交车对乘客乘车需求的满足情况也是各不相同的。本文包括了四个模型,一是以公交车驶离时刻为时间参数,建立了离散时间的马尔可夫链预测模型;二是划分早高峰时段建立连续时间的均值马尔可夫链模型;三是建立连续时间基于聚类马尔可夫链的预测模型,通过对停靠站点的乘客预测,得到停靠站对乘客乘车的需求满足程度,并对预测结果进行评价分析;四是依据停靠站点的乘客预测建立了基于多目标的车辆停靠时间间隔优化模型,从而对公交线路区间内的停靠时间间隔进行优化和分析,主要内容包括:1.通过分析停靠站乘客需求特征,设置离散时间和连续时间条件,构建了由状态转移概率矩阵组成的三种不同的基于马尔可夫链停靠站乘客数预测模型,并设定了由误差分析构成的评价指标。2.分析不同预测模型在预测过程中的适应性,按照不同时间条件收集长沙市中意一路停靠站乘客基础数据,通过建立的模型求解乘客数预测值,根据评价指标进行误差分析,得出三种模型的适应结果。3.在预测乘客数的基础上,将公交车运营成本和乘客等待成本的优化转化为总社会成本的单目标优化,构建了基于乘客数的公交车停靠时间间隔优化模型,并采用粒子群算法求解,对优化模型进行适应性分析。