道路客运枢纽站场是交通运输的重要基础设施,旅客集散的中心,也是运输组织和实现多种运输方式相互转换等作业的场所。作为道路客运各环节之间以及道路客运与其他客运方式间衔接的重要节点和场所,枢纽站场在道路客运中发挥着越来越重要的作用。随着国家道路客运枢纽的建设与发展,地区型和集散型道路客运枢纽对国家道路客运枢纽必要和有益的补充作用日益凸显,它们是国家整个道路客运枢纽必不可少的组成部分。由于国家的宏观战略因素、区域交通环境因素、地区经济发展因素以及其他诸多相关因素,使得枢纽站场规划方案的形成、微观选址布局的评价逐渐成为枢纽站场研究领域的热点问题。立足于我国道路客运枢纽站场的特征及运行状态,针对道路客运场站总体布局规划中方案的形成过程,全面分析道路客运枢纽站场布局规划的影响因素,发展道路客运枢纽站场的需求分析方法,完善道路客运枢纽站场布局规划的理论体系,拓展道路客运枢纽站场布局规划的研究领域。为我国道路枢纽站场布局规划理论与方法体系的完善提供理论指导。同时,对提高道路客运枢纽站场运行效率、实现公路运输乃至综合运输体系的可持续发展都具有重要的现实意义。本论文分别从道路客运枢纽站场的需求预测、宏观布局规划、微观选址布局、建设时序规划四方面分析研究道路客运站场布局规划的理论与方法,对以下几方面的内容进行研究：(1)介绍了道路客运站场的定义、作用、分类、等级划分,以及道路客运站场规划的步骤、目标和原则；并详细阐述了道路客运站场规划理论与方法的国内外研究现状。(2)从国家宏观战略、区域交通环境和地区社会经济三个方面阐述道路客运站场布局规划需求分析的影响因素；综合分析了站场客运量的预测方法；并以廊坊市客运站场布局规划为例详细阐述了客运站场需求预测的过程。(3)建立了基于多目标优化的道路客运站场规划优化模型,模型首先将道路客运站场规划区域的道路网简化为有向赋权图,使选址优化问题转化为0-1规划问题；然后,以道路客运站场的建设投资、网络总运输成本以及乘客的总出行距离为优化目标,同时把道路客运的实际条件转化为优化目标的约束条件；最后,在利用遗传算法的求解过程中,针对优化目标数量级和单位不同的问题,提出了多目标值排序组合的适应度计算方法,将多目标问题转化为单目标问题来求解,降低了问题求解的复杂程度,并通过客运站场选址优化算例阐述了模型的求解过程。(4)在分析道路客运站场微观选址原则、指标体系、指标内涵和量化的基础上,提出了基于主成分分析-BP神经网络、基于模糊神经网络、基于AHP-DEA-灰色关联度的微观选址组合评价方法和模拟两两对比分析的基于指标连的微观选址评价方法,以廊坊市客运站场微观选址进行实例分析。(a)基于主成分分析-BP神经网络评价方法利用主成分分析方法将个数较多的原始输入变量群变换为一组个数较少且彼此独立的新输入变量；然后,将新的输入变量群作为BP神经网络的输入进行模拟决策。(b)基于模糊神经网络评价方法首先将评价指标输入模糊化,以便利用模糊理论模拟评价者对指标的感受、判断；然后利用人工神经网络实现专家经验的自学习和模糊推理,从而综合各种影响因素评价道路站场布局方案。方法结合了模糊理论和神经网络的各自优势,能够实现对候选站场布局方案优劣的排序。(c)基于AHP-DEA-灰色关联度的评价方法首先利用AHP和DEA相结合确定指标权重；然后以灰色关联分析为核心模型计算出相对最优的关联度,从而实现对候选站场布局方案的优先排序。(d)基于指标连的评价方法首先确定各项评价指标两两比较时的权重系数,并建立任意两项评价指标对对比分析时与理想指标对的偏离函数；然后建立以评价指标为节点、偏离函数为边权重的评价指标图,图中每个由指标链组成的Hamilton圈对应备选方案的一种组合评价,最小总权重的Hamilton圈对应最优的综合组合评价,其长度是备选方案的综合评价值；最后,通过综合评价值对备选方案进行优先排序。(5)在分析影响客运站场建设时序因素的基础上,提出了道路客运站场建设时序优化的0-1整数规划模型。以建设投资总费用、浪费经营成本、相关银行贷款筹资费用的总和作为目标函数,以不同建设时期的建设要求为约束条件,针对模型问题规模较小的特点建议采用枚举法求解模型的最优解。(6)以廊坊市道路客运站场规划研究进行案例分析。介绍了道路客运站场规划的背景、目标、年限、依据、指导思想和技术路线,详细分析研究了客运站场布局方案设计及其方案综合评价,并给出了客运站场规划方案的投资估计。