随着国民经济的发展以及汽车保有量的增加,城市交通面临着巨大的压力,交通问题已经成为制约城市经济发展的重要因素。解决城市交通问题应以优先发展公交系统,尤其是智能公交系统为前提,而智能公交系统的实现以系统的信息化基础,并以“为乘客提供优质服务”为最终目的,因此根据乘客所需、有选择性的对公交系统进行发展和改进是提升公交出行吸引力、进而缓解城市交通压力的有效手段。公交车辆到站时间为乘客最为关注的信息之一,这项技术的应用对提高公交吸引力、提升乘客满意度具有重要意义,因此,本文以公交到站时间预测为出发点,对其预测算法进行深入分析,以求探讨和研究更加精准的预测手段和方式。本文先从技术可行性和现实可行性的角度对公交到站时间预测技术进行分析,在总结现有预测算法的不足之处后,提出了将算法根据车辆运行的不同状态进行分散化的预测方法,即分为路段运行时间和车站服务时间两部分。本文在大量且细致的公交车站调研基础之上,将影响预测结果的各种因素进行归类和分布统计,提出了以支持向量机为基础、通过车辆实时车速进行修正的路段运行时间预测模型,和以停车延误为基础、通过指数平滑法进行修正的车站服务时间预测算法。本文的最后,选取了北京市特8路内环公交车作为研究实例,利用设计的模型和算法对其车辆到站进行预测,并和实际运行状况进行对比分析,验证了这些方法具有较高的正确性和可靠性。