常规公交线路行程时间可靠性不仅是评估城市公交运行状态的重要性能指标之一,而且是乘客进行出行方式选择时考虑的重要因素。然而,当前在我国的大多数城市中,因高峰期间交通拥堵和公交运行环境复杂,导致了公交行程时间不确定、准时性差等问题。因此,有必要探讨公交行程时间可靠性,为公交运营管理、乘客出行提供信息。本文以常规公交为研究对象,建立公交相邻站间行程时间动态预测模型,提出公交线路行程时间可靠性模型。研究的内容及结论如下:首先,从常规公交运营的角度出发,借鉴系统工程学及国内外相关研究成果,对常规公交线路行程时间可靠性进行界定,并分析其影响因素。其次,选取公交站点类型、公交站点位置、公交站点泊位数、公交站点间距、公交站点客流、时段等作为输入条件,利用公交调查数据对模型进行训练和测试,对GA-BP最佳网络权值和阂值进行标定,建立基于遗传算法优化BP神经网络的公交相邻站间行程时间预测模型。并对预测模型进行检验,结果表明:相对于BP神经网络模型,本文所建模型有效提高了预测速度和准确度,表明该模型具有较好的可靠性及可行性。最后,从站点客流角度对停留时间的乘客上下车时间、损失时间进行深入分析,采用概率测度的方法建立站点停留时间可靠性模型;对区间单位距离运行时间进行概率分布拟合,建立基于对数正态分布的区间行程时间可靠性评价模型,根据乘客可接受的公交服务水平确定公交区间单位距离运行时间阂值。最后,选取站点停留时间可靠性和区间行程时间可靠性作为评价指标,利用变异系数法确定指标权重系数,建立公交线路行程时间可靠性综合评价模型。