随着城市化进程的不断加剧,城市规模不断扩大,机动车数量也随之剧增,交通拥挤堵塞现象日益严重。为了解决这一难题,很多城市提出了公交优先的政策,采取一系列措施大力发展公共交通。公交路网旅行速度是评价公交服务水平的一个重要指标,本文针对公交路网旅行速度估计问题展开研究。目前公交车已大量安装GPS,可以很方便地接收道路的车辆运行信息,实时得到公交车的速度、位置、时间等数据,本文利用这些GPS信息数据建立了基于加权数据融合、基于模糊C-均值聚类和基于曲线拟合的公交路网旅行速度估计模型。在基于加权数据融合的公交路网旅行速度估计模型中,首先运用频数加权法计算线路瞬时速度,利用多点区间速度估计法计算线路区间速度,再通过将线路瞬时速度与线路区间速度加权数据融合的方法求解各线路旅行速度,最后通过线路旅行速度融合得到公交路网旅行速度。在基于模糊C-均值聚类的公交路网旅行速度估计模型中,首先计算出该时段内各个车辆的定位路段旅行速度,将其聚类之后计算得到各个车辆旅行速度,随后将车辆旅行速度聚类之后计算线路旅行速度,最后将各线路旅行速度聚类估计公交路网旅行速度。在基于曲线拟合的公交路网旅行速度估计模型中,首先计算出该时段内公交路网每秒钟的平均速度,将数据按照速度大小排序之后,运用Matlab软件对这些离散点进行拟合,最后将拟合得到的函数进行积分估计公交路网旅行速度。本文最后使用北京公交2012年3月21日和4月5日的实时GPS数据进行实证分析,并与同时段的实际路网旅行速度进行对比,验证了三个模型的有效性。