发展城乡一体化公共交通,是实现城乡客运一体化和城乡协调发展的重要举措。而公交调度问题又是公交运营的重要问题。现阶段大多数城乡公交数据采集设备落后,调度所使用的数据大多是人工调查获取的,获得的数据严重滞后且需要耗费大量的成本,己经不能满足现在智能公交发展的需求。近年来,移动支付已经成为公共交通重要支付方式,这为公交运行特征分析提供了全新的数据资源。相比与传统的公交刷卡支付,扫码支付产生的数据内容更加丰富且用户唯一绑定性更强。将移动支付数据应用到公交特征分析及调度的案例尚不多见。本文从原始数据的采集、数据预处理等方面阐述了移动支付数据、手机信令数据、卫星定位数据和城乡公交基础数据的特点和预处理方法,同时在分析手机信令数据时设计用户个体位置识别、人口职住识别和人口出行识别算法用于提取有效信息,并将预处理后的数据存储在本地MySQL数据库中。然后研究从公交断面客流、线路分布、方向分布、线路客流集散、出行距离等方面提取城乡客流时空分布特征,从站点发生吸引率、车辆运行速度、行车间隔、公交客流OD等方面分析得到城乡公交运行特征,从公交线路长度、平均站乘距、公交票制票价、发车间隔等方面分析城乡公交线路特征。并基于以上分析,初步提出了线路及票价优化的建议,以西北某城市城乡公交线路906路为例,系统分析得到城乡公交客流时空分布特征、车辆运行特征、线路特征。最后研究基于城乡公交出行特征和实际运行数据,综合考虑乘客出行成本和公交企业运营成本,通过设置权重实现主体利益的倾向,构建以最大最小发车间隔、满载率和公交企业必须盈利为约束条件,以乘客出行成本和公交运营成本加权和最小为目标函数的公交调度模型,并利用matlab软件编程实现遗传算法对模型进行求解。最终得到,十一种不同权重情况下的最优公交发车间隔。通过与传统发车间隔计算结果对较,发现当w₁=w₂（28）0.5时,总费用取的最小值。当₁w（29）0.5时,乘客出行成本减少,公交企业运行成本增加,当₁w?0.8时,总费用较现行方法有所增加。因此,较传统公交调度方法,本文方法更适合实际情况。