发展公交优先战略对于解决城市交通问题具有重要意义,而在公交出行中,乘客最关心的问题之一就是公交到站时间。实现对公交到站时间的预测有利于提升公交出行的吸引力,对缓解交通拥堵等问题具有重要意义。论文首先介绍了现有的公交到站时间预测模型,并分析了各模型的特点。在到站时间预测中需要满足实时性与实用性的要求,论文中采取基于历史数据的方法对相似路段进行选取,实现公交到站时间预测。本文的主要工作如下:1.采用牛顿位置-时间插值的方法,利用站点处前后几组采集数据对GPS采集点按照位置进行插值,得到站点位置的插值时间,解决了公交靠站时间检测的问题。结果表明插值得到的靠站时间较为准确,能够反体现公交车在站点附近的行驶特性。2.对交通数据进行行驶规律与聚类分析,根据大量实际数据对不同时间、时段等情况下公交车的运行规律进行讨论,确定影响公交车运行的主要因素。通过K-Means聚类方法对历史路段运行时间进行分析,划分出路段的运行状态,根据车辆当前位置的前序路段运行状态对历史相似路段进行迭代选择。建模实现公交车在相邻站点间、路段行驶中、起始站点等不同位置的时间预测数据模型,在此基础上提出公交到站时间滚动预测模型,基于路段运行状态相似性实现公交到站时间预测。最后对不同时段的公交到站时间进行预测并与其他模型进行分析对比,以杭州实际公交数据进行验证,结果表明本文模型能够较准确的预测公交到站时间,满足乘客的出行需求。