为了有效缓解城市交通拥堵,国内外越来越多的城市积极推行公交优先战略并大力推广快速公交系统(Bus Rapid Transit, BRT)。如何提高BRT运营的综合效益,使其在以追求社会效益为主,同时还兼顾公交企业自身的经济利益的前提下,在交通领域中发挥它的最大功效是迫切需要研究和解决的问题。因而本文对BRT进行全面的评价研究。首先,在分析BRT特点和国内外城市公共交通系统评价技术的基础上,从政府、乘客和公交公司等多方面考虑,运用定性与定量相结合的层次分析法和关联规则挖掘方法建立了具有较高可信度的包括社会环境影响与城市战略发展、技术性能、乘客满意度、经济效益等四个方面的BRT综合评价指标体系；其次,结合量子理论中的多宇宙观点和BRT的复杂、动态和随机性等特性,建立了基于量子神经网络的BRT综合评价模型,并通过分析比较BP神经网络、Qubit(?)神经网络和所建的量子神经网络等三种方法的评估结果,验证了量子神经网络综合评价方法的有效性和适用性；然后,以BRT线路为主要研究对象,依照其空间特性,建立BRT行驶信息的空间分析模型,利用GPS车载定位系统采集的车辆行驶信息,以时间、速度、方向和位置等作为特征参数,分析普通公交线、准快速公交线、快速公交一号线和快速公交二号线等四种不同线路车辆的速度、延误和工况等信息,对BRT行驶状况进行了对比分析；最后,利用提出的BRT综合评价和空间分析模型,开发了一种B/S式的BRT综合评价系统,并以杭州BRT为实践对象对其进行了综合评价,验证了评价分析模型的有效性,得出杭州BRT问题的关键症结以及运营水平,并提出针对性的改进建议和措施,为政府和交通主管部门的决策提供科学依据。