随着城市的现代化发展,交通拥堵和环境污染已经成为目前急需应对的问题,而优先发展公共交通已经被各国公认为是解决城市居民日益增长的出行需求的最佳策略,同时也能大大的减缓城市拥堵和环境污染。车头时距稳定性作为公共交通服务可靠性最关键的因素之一,不仅对乘客的出行时间有影响而且能避免车辆空驶。稳定的车头时距能提高车辆的利用效率,对于增强公交吸引力、提升公交运行的效率有重要的作用。目前,先进的车辆定位系统能实施监控路网上车辆位置、流向、流量、流速等交通信息,并进行实时的交通诱导和交通流组织优化,同时也保留了大量的离线数据,为车头时距稳定性问题的研究提供了新的数据环境。本文利用AVL、GIS和AFC数据,以公交车头时距稳定性分析为研究目标,从车头时距稳定性评价、车头时距稳定性影响因素分析和优化建议三方面进行研究。首先,智能公交数据是研究问题的基础,本文提取成都市智能公交离线数据,并制定相应的数据预处理流程,得到可用于研究的数据集。其次,以车头时距稳定性为目标,从站点、线路和网络的角度,提出了车头时距偏差一致性指标、车头时距遵守率和串车率指标对车头时距稳定性进行了定性的描述,结合成都市3号线的实际数据,论述了智能公交数据环境下车头时距稳定性指标的计算方法和联系。在指标选定和分析的基础上,运用多元线性回归模型定量分析了影响因素对车头时距稳定性的影响程度,结果显示发车间隔、公交专用道、站点编号、时段变量、该站与首站之间距离、该站与首站时间信号灯数量、共线车数在不同的模型中对车头时距稳定性有显著影响。最后应用Vissim仿真模型,通过控制变量法分别研究了发车间隔、站点位置、信号交叉口绿信比和周期时长对车头时距稳定性的影响程度,结果显示,站点位置对车头时距稳定性影响程度不明显,其余三个变量对车头时距影响明显,结合第四章结果,提出合理的设置发车频率、站台公交共线线路、信号交叉口绿信比和周期时长对提升车头时距稳定性有很大作用。