随着“互联网+交通”的广泛应用,网约车凭借其创新的运营模式已经成为了城市交通系统的重要组成部分。为满足居民日常多样化、差异化和个性化的出行需求,网约车平台已经推出了多种服务模式。然而,面对快速发展的网约车服务,当前研究仅考虑单一的服务模式,缺乏混合服务模式下的需求预测框架和派单方法设计,这不利于车辆运营效率和企业效益的提升。为此,本文以混合需求条件下城市网约车需求预测及派单方法为主要研究内容,建立了“订单分析→需求预测→派单方法→派单效率提升”的研究框架,具体包括以下几个方面:（1）识别网约快车和拼车需求的时空特征及关键影响因素以网约车订单数据为基础,分析了快车和拼车模式下乘客需求的时空特征。通过分析历史订单需求、相邻区域订单需求、出行时间率、POI和气象等变量,识别出快车和拼车两种模式订单需求的影响因素。（2）构建混合需求条件下的网约车订单量预测模型通过小波变换（WT）对快车和拼车需求进行分解,利用快速过滤的特征选择算法（FCBF）对需求的影响因素进行特征筛选和降维,构建WT-FCBF-LSTM（小波变换-快速过滤的特征选择算法-长短时记忆网络）组合模型对混合需求下不同区域、不同时间间隔的网约车订单量进行预测。以海口市为例,进行模型的参数优化及有效性分析。（3）建立考虑拼车特性的网约车拼车派单模型基于网约车拼车模式的特点,并考虑中途接单、每组订单多人以及允许三组订单合乘的场景,建立了基于二分图理论的网约车拼车派单模型。论文设计了相应的加速策略加快可行匹配的筛选,并采用分层序列法求解最优匹配模型。最后,通过案例验证模型的有效性并进行灵敏度分析。（4）构建混合需求条件下的城市网约车派单模型考虑现实运营中快车和拼车混合模式的特点,如初始时刻部分司机状态不确定、乘客最长等待时间的异质性、不同类型乘客匹配的优先级,建立了混合需求条件下的网约车派单模型。并研究了该问题的独特特性,如不同类型乘客比例、服务优先级、可容忍最大等待时间的异质性和初始载客车辆比例等对派单结果的影响。（5）设计一种混合需求条件下的网约车高效派单算法针对混合需求条件下城市网约车的派单问题,设计了一种快速求解的混合贪婪-遗传启发式算法。通过贪婪算法进行初始解的构造,根据混合需求下网约车的服务特点进行交叉、变异和修复策略的设计,并将模拟退火算法运用于种群最优解的更新过程中,以此实现问题的快速求解。最后通过快车优先,拼车优先和随机优先三种场景来说明算法的实用性。混合需求条件下城市网约车需求预测及派单方法是提高网约车运营效率和乘客出行体验的重要手段。研究成果可为网约车平台的运营、管理和调度提供理论支持,提高城市网约车管理的实时性、准确性与高效性。另外,其对推动“互联网+交通”新兴产业的优化升级和网约车行业的可持续健康发展也具有重要的理论和现实意义。