公交行车计划作为公交调度系统中至关重要的一环,对城市公共交通的运营效果产生着巨大的影响。为了保证在编制过程中考虑各个换乘节点的不同重要程度,并且兼顾车队规模和换乘时间两方面,本文对于区域行车计划进行了相应的优化研究。为了获取研究所需的基础客流数据,本文采用IC卡刷卡数据作为研究的数据来源,提出了用于识别判断乘客上下车站点以及换乘客流的对应算法。对于乘客的上下车站点,本文分别提出了基于刷卡时间间隔限值的上车站点识别算法以及吸引强度分配识别算法。进一步地,针对不同线路的相交形态提出了一种基于时空约束的公交换乘识别算法,构建不同的时空约束阈值条件进行识别。结合所获取的客流数据和线路的基本信息,提出一种综合考虑了距离、客流以及网络拓扑结构等因素的公交站点影响度指标评价方法,同时将影响度指标引入到区域公交时刻表求解模型中,进而构建了基于站点影响度的区域公交时刻表优化模型。为了解决车队规模与换乘时间优化两者不能兼顾的问题,本文基于逆差函数构建原理在模型中引入车队规模约束条件,并提出了三类对应的核算时间点及约束条件,将原本复杂的双目标模型整理为单目标进行求解,通过求解既定车队规模下的最优时刻表方案获取满足条件的最佳方案。在确定时刻表的基础上,基于空驶车次的插入要求对车队规模进一步地优化。为了构建一个完整的行车计划,本文提出了一种考虑累积运行时间的车次链构建方法,构建合理的车次任务,完成行车计划的编制工作。为了验证模型的可行性,选取了哈尔滨市的部分公交线路进行了案例分析,结果表明,本文所提出的基于站点影响度的区域时刻表优化模型对于公交换乘资源调配能实现对部分影响度较高的节点进行倾斜的既定目标,同时所提出的引入车队规模约束从而实现对双层规划模型进行求解的算法具有实际的可行性,优化后的行车计划在满足基础客流需求的基础上减少了配车数、构建了合理的车次链,形成了更加合理的行车计划。