近年来随着轨道交通的快速发展,轨道交通突发事件及运营中断及频繁发生。公交应急接驳在运营中断下的大客流疏散中有较好的表现,如何规划公交驻车点和应急救援开行路径是近年来研究的热点问题之一。在易发生运营中断的早晚高峰时段,道路拥堵对公交接驳救援的可靠性会产生一定影响。本文在考虑路网出行可靠性的情况下建立应急救援公交选址模型和路径选择模型,以成都市一环内轨道交通运营中断下公交应急救援为案例,分析了确保出行可靠性的驻车点选址和救援路径选择方案,为轨道交通运营中断下的公交接驳救援提供了理论依据。论文研究内容分为以下五个方面:（1）对路网通行可靠性理论进行论述,对道路通行可靠性和路径通行可靠性的计算公式进行介绍,对可靠最短路算法进行论述,对可靠最短路算法的算法流程进行描述并提出程序改进方案,通过算例验证可靠最短路算法的可行性。（2）介绍驻车点选址问题的背景,将驻车点选址问题进行对比分析。在考虑路网通行可靠性的基础上以使车站与规定概率下通行时间最短的驻车点之间的时间总和最小为目标函数,以到达概率、车站需求和驻车点数量等为约束建立应急救援驻车点选址模型并建立简单网络进行算例分析。（3）以最小化一定到达概率下救援结束时间为目标函数建立考虑可靠最短路的应急救援开行路径选择模型。对启发式算法进行论述,设计适用于本研究中路径选择的启发式算法并设计算例对算法可行性进行分析。（4）对成都市370万条滴滴出行大数据进行处理,使用Python软件对字符串数据进行识别,清洗和筛选。根据实际道路通行情况建立研究区域内网络拓扑模型,设计路径匹配规则将出行轨迹数据与道路网进行空间匹配,得到道路上的出行链集合,从而得到不同道路下的出行时间集合。将时间分布拟合对数正态分布函数得到道路通行可靠性,建立路网邻接矩阵。（5）案例分析。对成都研究区域内的驻车点选址模型进行求解,得到选址结果及选址下公交接驳车站的可靠路径,并对结果的概率-时间曲线进行分析得到曲线相关特征。对选址结果进行灵敏度分析,在驻车点个数分别为1、2和3的情况下求解目标函数概率-时间曲线,随着驻车点的增加,时间的减少幅度有所降低。对应急救援路径进行求解,得到公交接续开行的路径,路径走向较为可行,设计的遗传算法有较好的收敛性。对规定概率在75%-95%的区间进行灵敏度分析,救援结束时间随着规定概率增加而增大,二者近似于线性变化。