随着经济的增长,我国城市化进程不断加快,大量人员涌入城市,城市交通系统负担越来越沉重。如果没有科学的规划和管理,城市化加速的背后必然会引起交通堵塞、出行缓慢、环境污染等一系列问题。据理论界学者的研究和国外发达国家的经验表明优先发展公交系统可以有效地解决交通拥堵和缓解空气污染等问题。优先发展公交,提高公交系统的整体服务水平,从而吸引更多的出行者选择公交方式出行已是我国许多城市完善交通系统努力的方向。公交系统是一个复杂的综合系统,许多学者研究中将公交服务质量系统划分为等车质量、旅途质量、场站服务质量和信息质量等。本文基于前人研究的基础上,对公交乘客等车满意度进行深入研究；探讨乘客等车满意度的影响因素；建立乘客等车满意度模型,挖掘影响因素与满意度之间的内在关系。本文研究可以归纳为四个方面：1、以成都公交为背景,基于RP和SP相结合的方法,设计成都市乘客公交等车满意度调查问卷；采用多阶段抽样的调查方法,重点考察了成都市企业上班族和学生两个群体的公交出行行为,并进行统计分析。2、运用因子分析方法对影响乘客等车满意度的所有因素进行分析,找出变量间共同的因子成分,对影响因素进行归类；利用因子均值和重要性排名找出对乘客等车满意度影响最重要的因子——等车时间。3、通过调查得到的数据,运用BP神经网络探索等车时间与等车满意度之间的函数基本形式；利用ORIGIN软件对数据进行拟合,构建等车时间与等车满意度的降指数模型；定义时间偏离度概念,通过函数变换得到时间偏离度与等车满意度之间的函数关系符合展望理论的基本假设。4、参考点选取的不同会直接影响乘客等车满意度的心里感受。因此本文考察了等车时间参考点的形成和变换规律,建立参考点影响因素的多元线性回归模型,得到“职业”、“预计发车间隔”、“电子站牌1站时间”、“一般等车时间”等4个变量组合显著预测了等车时间参考点。本文通过实证研究的方法探索影响乘客等车满意度的理论模型,得到的结论可以为公交集团运营策略的完善和公交服务的提高提供决策参考。