随着社会经济的高速增长，在城市人口高速增长的同时，城市居民出行量迅速提高，造成交通拥挤。而城市公共交通系统的顺畅与否直接影响着城市经济运行的效率和市民生活的品质。因此，各国政府纷纷增加城市公共交通的投入，但是，巨额财政投入并不是一般大中城市都能获得的。在我国现行城市公共交通车辆调度方法普遍落后，造成了有限的资源大量浪费的前提下，探索城市公共交通车辆优化调度管理方法，从“软件”入手提高现有城市公共交通的效率具有重要的现实意义。 本论文以城市公共交通运输车辆调度系统为对象，研究建立了具有智能化技术的城市公共交通车辆运营生产自动调度系统。本论文由四部分组成： 第一部分分析了国内外城市公共交通发展历史与趋势。阐述了发展城市公共交通的重要作用。研究了我国目前城市公共交通车辆调度存在的问题。提出了本博士学位论文研究的选题依据，阐明了本课题研究的主要内容与方法，研究基本思路和研究的目的与意义。 第二部分研究了论文中涉及的现代非线性理论方法，包括神经网络隐层结构参数对神经网络特性的影响研究以及神经网络、遗传算法的工程应用研究。并提出了一种非常简单实用的补足缺失变量的有效方法。 第三部分研究了城市公共交通线路日客流量分布规律，提出了一种可操作性的、能在总体均值上符合线路客流客观变化规律、可满足以城市公共交通线路调度为目的和以此为精度要求的城市公共交通线路每日客流量预测方法。填补了该领域研究的一项空白。 第四部分打破传统城市公共交通车辆调度单纯强调服务性的基本方法，提出了新的调度生产模式。这部分是在第三部分公共交通线路每日客流量预测的基础上，研究了车站客流规律以及在预测条件下首站发出的各车次依次经过线路各个车站时可能产生的客运量，并研究了用遗传算法计算了调度优化方案组合，然后用模糊层次方法综合评出优化方案。本部分还讨论了公共汽车生产调度的部分辅助对策。