随着经济发展,政府大力推广公共交通来缓解飞速增长的汽车保有量所带来的交通拥堵。但是有限的道路空间资源导致了交通组织手段的局限,社会车辆与公交车的混行以及公交车的进出站进一步加剧了交通拥堵。在道路条件和交通组织形式限制的情况下,确定合理的公交站台设置形式就显得尤为重要了,不同的站台设置形式会同时影响公交车和社会车辆的运行方式。港湾式站台虽然被广泛认为比直线式站台更佳,但是港湾式站台处公交车减速进站停靠和等待出站间隙会增加公交车的延误,同样会影响站台附近社会车辆的正常运行,因此合理的公交站台设置形式能够减小路段车辆的整体延误。元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型作为一种精确的微观交通流仿真模型,在交通流仿真方面应用广泛,而现有元胞自动机模型跟驰和换道部分的建模只考虑了简单的交通状况。为了使其能够判断不同道路条件下的公交站台合理设置形式,本文从元胞自动机的跟驰和换道模型着手研究,考虑不同的换道场所,改进元胞自动机模型的换道规则,并对运行规则进行改进,使其能够适用于不同站台设置形式路段交通流的仿真,从而根据交通流运行效益确定合适的公交站台设置形式。首先,阐述了公交站台、换道模型和元胞自动机模型的现有研究并分析不足,进而明确本文研究目标为根据公交车和社会车辆的延误确定不同道路条件下的公交站台合理设置形式。随后,对不同道路条件、不同站台形式下公交车进站-停靠-出站这三个过程进行细分,进而分析了公交车与社会车辆之间的相互影响,最后分情况建立了不同道路条件及不同站台形式下的影响路段模型,以此确定本文研究对象的范围。接着,分析了不同的车流到达分布和密度情况下的换道概率,并根据不同的换道场所分析了公交车和小汽车的换道情形。另外,本文考虑不同车速和安全条件情况下,基于换道决策过程,改进了不同道路条件和站台设置形式下的小汽车和公交车的换道规则。进一步地,根据影响路段模型和改进的换道规则,对元胞自动机NS模型进行改进,先根据本文研究对象重新选取元胞的长度和边界条件,再对车辆在元胞中的加速-减速-随机慢化-位置更新这四个步骤的规则进行改进,从而分别建立影响路段、直线式和港湾式公交站台处的三种CA模型,并将这三种CA模型进行整合,得到覆盖整个研究范围内的CA模型。接着详细说明了模型仿真的流程,进而根据流程编写MATLAB程序。最后,选取两处实际路段公交站台进行调查,对调查数据处理并输入MATLAB程序运行,得到不同换道概率和公交比例下的速度-密度、密度-流量关系图,并同时使用VISSIM进行仿真。将两者输出数据与实测数据进行分析比对,结果表明,本文改进的CA模型相比VISSIM更接近实际情况,具有精度高且简单的优点。