现阶段随着我国城市化进程的加快,城市的公共交通问题越来越受到各个部门的关注,而城市的交通拥堵也是北京、上海等大中型城市较为头痛的问题。对此,智能交通调度系统受到各个城市的关注,智能交通调度系统能改善城市交通拥堵状况,提高城市形象,并在潜移默化中改变人们的出行方式,能在一定程度上提高城市的竞争力,对于城市未来的发展提供交通支持。本文通过对深圳市交通调度系统的研究,对智能交通系统作了全面的论述,从系统数据收集、系统数据的处理、短时客流预测算法及公交调度算法上阐述了自己的看法,提出了独创的客流收集系统,并在终端对数据进行修订,以增加系统数据的正确性,从而保障后续算法的可靠性。本文着重论述了客流数据处理的问题,借鉴于交通流数据的处理,对于客流数据的丢失采取补齐的算法,并在实例中对算法的实用性做了论述;在客流短时预测中,比较了当前不同的客流预测方法,提出了较适合客流数据特点的预测算法--基于非参数回归的乘客流量预测算法;最后在客流优化调度模型中使用了基于遗传—模拟退火算法的公交优化调度模型,并对深圳市的公交调度进行了实际的应用,实验证明这个模型能达到要求。