随着智慧化城市的蓬勃发展，智能交通正受到人们越来越多的关注，而公交到站时间预测也成为了近年来的研究热点。实时准确的预测公交到站时间不仅能帮助出行者选择更好的出行路线，而且还能为交通部门科学管理、合理调度提供依据。本文针对公交到站时间预测问题和换乘问题进行了研究，提出了公交到站时间动态预测模型和基于公交到站时间预测的公交换乘模型，具体的研究内容包括以下三个方面：首先，探究了影响公交到站时间的各种静态因素和动态因素，建立了基于多种静态因素和动态因素的公交到站时间动态预测模型。实验结果表明，相对于基准模型，动态预测模型有效提高了预测准确度。其次，为了提高动态预测模型的效率和准确度，本文提出了基于波动性的自适应预测模型，该模型对历史数据波动性的统计主要包括以下3个方面：1）不同日期不同时间段到站时间波动性；2）不同日期不同路段到站时间波动性；3）不同时间段不同路段到站时间波动性。模型基于相邻路段到站时间波动相似性的考虑，将预测路线分成不同的路段组合进行分段预测。实验结果显示，自适应模型成功减少了模型的计算时间，并进一步提高了预测准确度。最后，针对现有公交换乘模型实时性和可靠性较低问题，本文提出基于公交到站时间预测的公交换乘模型，该模型更多地考虑了时间段对换乘等车时间及换乘方式的影响，从而增强了换乘模型的实时性和可靠性。