随着我国经济水平的不断提高，城市化的进程加快，交通需求日益增加，公共交通可以缓解私人交通带来的负面影响，成为当代交通的发展趋势。为了增强公共交通可达性，实现出行中的“最后一公里”，公共自行车应运而生。而调度系统是制约公共自行车系统发展的一个重要因素，因此对公共自行车调度系统的研究具有重要的意义。本文以我国城市公共自行车系统为研究对象，研究了租赁点租车和还车需求的预测方法，并在探究调度策略的基础上建立调度车路径优化模型，对调度过程进行了优化。　　本文主要包括公共自行车系统特性、需求预测与调度优化三方面内容。　　首先，分析了我国公共自行车系统特性。在分析并归纳公共自行车租赁点布局、规模特性和租/还车需求时空特性的基础上，对公共自行车调度产生的原因、特点和存在的问题进行了剖析。　　其次，利用BP神经网络模型对租赁点租/还车需求进行了预测。在研究了神经网络方法预测租赁点租/还需求适用性的基础上，利用租车和还车需求在时间、空间上的相关性，分别建立BP神经网络模型，对租/还需求进行了预测。　　最后，研究了公共自行车调度优化方法。在对租赁点进行调度类型划分的基础上，提出了对租赁点进行分区的方法，并对各类分区提出了不同的调度策略;接着以路径最短和满意度水平最高建立双目标的公共自行车调度路径优化模型，求出初始路径，并以满足调度车容量限制为目标，确定了最终路径;另外还对调度过程提出了优化措施。