随着我国城市规模的扩大,机动车数量增长迅速,交通拥堵、道路阻塞、交通事故等诸多问题突出,大力发展公共交通是缓解城市交通问题的有效途径。公交网络设计是构建城市公交网络的基础,论文在总结已有研究的基础上,从公交大数据的处理分析入手,考虑城市公交网络中不确定性,研究在公交阻抗不确定的情形下公交网络优化模型的构建以及相应求解算法。首先论文介绍了公交大数据的基本类型和各类数据的基本结构,给出了不同公交大数据的处理方法,通过公交IC卡数据和站点GPS数据融合的方法以获得乘客出行OD,通过公交GPS数据和站点GPS数据地图匹配的方法获得公交运行时间;其次分析了公交网络中的不确定因素以及公交阻抗的构成,并介绍了几种常见的不确定性表示方法,最终确定使用区间数来表示公交阻抗的不确定性,为了解决区间数在模型中的计算问题,引入鲁棒成本的概念以及鲁棒成本下的有效路径判断方式;随之介绍了公交网络设计的原则,确定优化目标及其约束条件,从而构建了城市公交网络设计模型,同时提出了模型的求解算法,通过K-最短路算法生成初始线路集合再结合蚁群算法进行优化求得最优解;最后论文以深圳市部分公交网络为例,验证模型的有效性,并对比原有公交网络提出优化建议。论文以海量的公交数据为基础,结合区间不确定理论构建了城市公交网络设计模型,具有一定的创新性,通过大数据的分析与处理获得更准确的公交网络设计所需数据,同时结合实际考虑公交阻抗的不确定性,使得构建的公交网络模型更符合实际情况并具有一定的鲁棒性,给公交网络设计的相关研究起到一定的借鉴作用。