1.一种公共交通智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：站点设备(20)采集到各站点的拥挤程度信息后，实时上传中心端设备(10)；公共交通车载设备(30)采集到公共交通工具内拥挤程度信息后，也实时上传中心端设备(10)，中心端设备(10)采用智能调度方法计算后，生成调度信息，发送给各公共交通车载设备(30)，公共交通车载设备(30)接收到中心端设备传来的调度指令后，根据指令做出相应的运行；所述智能调度方法包括以下步骤：A.建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价模型体系，对乘客个体选乘何种交通工具进行模型评价；

所述智能调度方法的步骤A中建立基于特征变量的各类公共交通选乘评价的模型体系，采用概率模型评价体系，记 为乘客n选择第i种交通方式的概率， 是乘客n选择第i种交通方式的效用函数，j是实际场景中各类交通方式的计数，Sn是乘客n可选择的公共交通方式的种类数，βk为各交通方式的热点系数，用来描述某种交通方式当前的选乘热度是乘客n选乘的第i种交通方式中的第k个特征变量；

基于特征变量的概率评价模型如下：

其中， 表示乘客n选乘第k种交通的拥挤程度等级； 表示乘客n选乘第w种交通的拥挤程度等级，1≤w≤g；g表示交通方式的种类数；

B.依次对乘客个体选乘某一种交通方式时的评价模型体系求导，得到乘客个体选乘最佳交通方式的类型；

C.计算目标调度交通方式在时刻t时的信息素，并依据信息素进行智能调度。

2.如权利要求1所述的公共交通智能调度方法，其特征在于，所述中心端设备(10)，一方面用于接收各个站点设备(20)和公共交通车载设备(30)采集到的站点拥挤程度信息，另一方面其上运行所述的公共交通智能调度方法程序，可根据采集到的拥挤程度信息进行智能调度，并将调度信息发送给公共交通车载设备(30)；所述站点设备(20)，用于采集站点等待的人群图像，通过图像识别计数等待人数生成拥挤程度信息，并将拥挤程度信息实时发送给中心端设备(10)；所述公共交通车载设备(30)，用于采集公共交通工具内的拥挤程度信息，并将拥挤程度信息实时发送给中心端设备(10)，另一方面，公共交通车载设备(30)用于接收中心端设备(10)发来的调度指令。

3.如权利要求2所述的公共交通智能调度方法，其特征在于，所述步骤B的具体方法为，对于乘客个体n，选乘交通方式i时，对所述概率评价模型求导：令 可得评价模型取得区域性极值时的特征变量值，记为依次对乘客个体n选乘交通方式i的q种属性的特征变量的概率评价模型分别求导，并令导数为零，可得到q个评价模型取得区域性极值的特征变量值，q个特征变量值的集合记为

将Ji集合中的特征变量值代入概率评价模型，可得乘客个体n选乘交通方式i的概率，同理，对于有g种交通方式类型的场景，将得到乘客n选乘g种交通方式的概率集合，记为取Max(Pn)，即得到乘客n最可能选乘的交通方式，也就是目标调度交通方式。

4.如权利要求3所述的公共交通智能调度方法，其特征在于，所述步骤C的具体方法为：根据步骤B得到的目标调度交通方式，引入信息素理论作为智能调度的依据所述信息素是指顺序调度中，利用前车、目标车和后车三个对象之间的时间队列特性，生成一个可以反映目标车辆服务能力的信息值；

采用如下方法计算信息素：

ε为对乘客个体来说，目标车内拥挤度等级， 为t时刻目标车辆m在站点(i，j)处等待乘客上车的停留时间， 为t时刻车辆m等待上车的乘客人数， 为乘客h的等车时间为车辆m中在站点(i，j)处上车的乘客的乘车时间；

采用阈值调节法，当信息素τm(t)小于阈值时，中心设备(10)将向公共交通车载设备(30)发出立即出发或缩短班期指令。