我国已进入城镇化的快速发展阶段,城镇化率从1978年的17.9%提升到2013年的53.7%,在此期间,随着国民经济的持续发展及城市化进程的逐步加快,城市居民的出行需求迅速增长,交通拥堵以及由此引发的交通事故攀升、环境污染加剧等已成为各大城市急需解决的问题。作为城市交通运输的重要组成部分,公共交通由于其特殊的优势在各大城市得到大力发展。2012年10月10日,国务院召开国务院常务会议,研究部署在城市优先发展公共交通,会议特别强调,“我国城市公共交通发展远远不能适应经济社会发展和人民群众出行需要,多数城市公共交通出行比例偏低,为从根本上缓解交通拥堵、出行不便、环境污染等矛盾,必须将公共交通放在城市交通发展的首要位置”。那么,分析和理解客流在公交网络上的传播和分布机理对优先发展公共交通具有重要的现实意义。因此,本文以成都市常规地面公交为研究对象,分析不同侧重点下的公交客流分配问题,在此基础之上探讨考虑学习行为的日常公交系统演化。首先,介绍了研究背景和研究意义,接着在对国内外相关文献进行述评的基础之上,指出了现有研究可能存在的不足以及有待进一步研究的问题,最后明确了研究方法、技术路线和研究内容。其次,从整体上对公交网络进行基本描述,提出了符合乘客路径选择行为的广义公交路径定义；较详细地分析了路段阻抗和路径阻抗,并给出了相应的计算方法,据此提出了有效路径集合的确定方法；解释和说明了包括公交共线、出行策略等在内的与公交客流分配相关的核心概念；阐述了公交客流分配问题的定义,并界定了问题的分类。最后,由于后续章节的实际算例和仿真模拟算例尚需成都公交实际运营数据或/和问卷调研数据加以验证,故在本章最后小节对这两部分数据进行了简单介绍。接着,考虑外部因素实时信息对公交客流分配问题进行研究。以成都公交电子站牌这一实时信息为研究背景,结合乘客路径选择行为及出行意向调查数据,采用定性和定量分析相结合的方法,基于多项Logit模型和混合Logit模型,建立包括乘客个人社会经济属性特性变量和电子站牌信息影响特性变量为解释变量的路径选择模型,结果表明：混合Logit模型能更合理、更有效地解释因个体偏好不同而导致的路径选择行为差异,最根本的原因在于混合Logit模型的待估参数可以服从任意形式的分布函数,从而能有效避免其它离散选择模型的缺陷。最后就参数估计结果进行了客流分配分析,提出了意见和建议。再接着,考虑外部因素换乘行为对公交客流分配问题进行研究。重点围绕换乘行为展开。根据广义公交路径定义,将公交路网中客流量的分配过程,看成是乘客从起点站出发在各个换乘站点按照一定的转移概率选择线路到达终点站的过程,分析了乘客路径选择过程符合马氏决策过程的“无后效性”,探讨了路径选择过程中涉及的状态-行动空间及状态转移概率,分析了基于马尔科夫链的乘客路径选择行为,并且证明了广义路径下由转移概率得到的路径选择概率与基于多项Logit模型的路径选择概率一致；结合中国大城市普遍存在的“城外居住,城内上班”的生活-工作模式现状,针对多源单汇的公交路网,提出了求解算法,且证明了对于多源单汇、单源多汇和多源多汇的公交路网,不管乘客出行是否需要换乘,该方法均可适用。最后,以成都市部分公交网络为例,结合真实数据验证了理论分析的正确性、合理性及应用的可能性,并根据分配结果对参数进行了敏感性分析,提出了意见和建议。然后,考虑内部因素乘客感知对公交客流分配问题进行研究。在探讨了影响乘客路径选择的关键外部因素之后,拟考察内部因素---乘客的个体感知,具体而言,就是乘客基于有限理性决策。引入累积前景理论分析框架,分析乘客感知如何影响其路径选择决策,对各路径进行主观编辑和评价,建立价值函数,结合决策权重函数计算各路径前景值,提出了有限理性视角下的公交用户最优均衡,建立了与该问题等价的数学规划模型,并给出了求解算法。最后,以成都市部分公交网络进行实例验证。结果表明：考虑乘客感知的客流分配能有效综合出行时间均值与方差对乘客路径选择决策的影响,从而能够更好地描述和还原乘客路径选择行为,该研究成果对公交规划与管理具有很强的理论指导价值,同时也有助于我们对城市复杂公共交通行为的理解,可为公交规划者和公交用户提供更科学、更贴近实际的决策支持。进一步,探讨内外部因素共同作用下的学习行为如何促成日常公交系统的演化问题。不管是实时信息作用,还是换乘行为影响,还是乘客的个体感知体现,现实生活中的公交出行,归根结底是个动态的演化过程：在时变交通环境下,乘客依赖以往的出行经验、参考当下的实时信息,对未来出行阻抗进行预测,并据此调整出发时间或／和出行路径,将该过程称为乘客的出行学习行为。将经历-加权吸引模型用于乘客日常出行过程中基于学习行为的路径选择建模,从建立微观乘客个体选择行为机制出发,研究群体行为集计汇聚而展现出来的系统演化规律,力图再现个体乘客非合作情况下的宏观出行规律；结合成都市真实公交网络数据,运用计算机模拟仿真说明公交系统演化到广义用户最优均衡的过程,并探讨了外界扰动对系统收敛或系统均衡产生的影响。仿真结果与实际流量的对比分析结果表明：受乘客学习行为影响,个体乘客非合作情况下的出行终会达到广义用户均衡状态,但学习速度的快慢会导致均衡所需的时间各异；当达到均衡状态后,即便遭遇不可控的干扰,一段时间后,系统终将达到新的均衡状态；因此,基于EWAL模型的客流分析能有效解释均衡如何产生,同时也能较充分地重现真实公交客流的宏观走向和分布规律,从而能更好地解释和预测乘客的出行决策行为。最后,归纳和总结本文的主要工作,指出了未来可能有待进一步研究的方向。