第1章 绪论
1．1 研究背景及意义
1．2 研究目标及主要内容
1．2．1 研究目标
1．2．2 主要内容
1．3 研究技术路线

第2章 公交运行可靠性及调度优化研究进展
2．1 公交运行可靠性研究
2．1．1 基于管理者的公交运行可靠性研究
2．1．2 基于乘客的公交运行可靠性研究
2．2 公交运营调度优化研究
2．2．1 全程车调度
2．2．2 区间车组合调度
2．2．3 大站车组合调度
2．3 研究综述
2．3．1 公交运行可靠性方面
2．3．2 公交组合调度方面

第3章 基于大数据挖掘的公交运行数据采集与分析
3．1 公交数据采集
3．1．1 公交数据来源
3．1．2 公交数据特征
3．1．3 公交数据结构
3．2 公交数据预处理
3．2．1 公交IC卡数据预处理
3．2．2 公交GPS数据预处理
3．2．3 公交数据修复
3．2．4 公交数据匹配
3．3 公交大数据挖掘
3．3．1 数据挖掘常用方法
3．3．2 公交运行时间聚类分析
3．3．3 公交行程时间分布拟合

第4章 公交行程时间可靠性影响因素分析
4．1 公交服务可靠性主要评价指标
4．2 站点设置
4．2．1 公交站点类型
4．2．2 公交站点位置
4．2．3 公交站点泊位数
4．2．4 公交站点间距
4．2．5 公交站点客流
4．3 交叉口设置
4．3．1 交叉口几何类型
4．3．2 交叉口信号控制方式
4．3．3 交叉口交通组成
4．4 站点区间设置
4．4．1 站点区间距离
4．4．2 站点区间辅助和影响设施
4．4．3 站点区间混合机动车交通流
4．5 其他因素
4．5．1 普通公交车影响因素
4．5．2 纯电动公交车影响因素

第5章 公交行程时间预测方法与模型
5．1 公交行程时间预测常用模型及其特点
5．2 基于改进粒子群优化小波神经网络的公交行程时间预测
5．2．1 小波神经网络理论及粒子群算法介绍
5．2．2 改进粒子群优化小波神经网络（PSO-WNN模型）
5．2．3 PSO-WNN模型公交行程时间预测
5．2．4 算例分析
5．3 基于改进遗传算法优化BP神经网络的公交行程时间预测
5．3．1 BP神经网络及道传算法介绍
5．3．2 改进遗传算法优化BP神经网络（GA-BP模型）
5．3．3 GA-BP模型公交行程时间预测
5．3．4 算例分析
5．4 基于萤火虫算法优化BP神经网络的纯电动公交车行程时间预测
5．4．1 萤火虫算法介绍
5．4．2 萤火虫算法优化BP神经网络（FA-BP模型）
5．4．3 FA-BP模型纯电动公交车行程时间预测
5．4．4 算例分析
……

第6章 公交运行可靠性分析
第7章 公交组合调度优化

参考文献