1.一种基于大数据分析的公交线路优化系统，其特征在于：所述公交线路优化系统包括用户登录注册模块、GPS定位模块、始站与终站输入模块、上班时间输入模块、车次选择模块、处理计算模块、车辆管理模块、实时车况信息模块、车辆推荐模块以及路线生成模块，所述GPS定位模块用于对用户登录时的实时位置进行获取以及区域内的公交站点位置获取，所述始站与终站输入模块用于输入用户此次出行的起始站和终点站，所述车次选择模块用于用户选择欲要乘坐的车次，所述路线生成模块根据始站与终站输入模块的输入结果以及GPS定位模块获悉用户的出行路线，所述处理计算模块根据用户的实时位置以及用户输入的起始站位置计算用户到达起始站的时间，所述起始站可以为一条公交线路中除最终站的任一公交站点，所述处理计算模块还用于计算同一公交路线的预使用人数，所述车辆管理模块用于控制公交的发车时间、发车车次以及经停站管理，所述实时车况信息模块用于计算公交车辆到达每个站点的预计时间，所述车辆推荐模块用于向用户推荐此次出行的乘坐车次。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的公交线路优化系统，其特征在于：所述上班时间输入模块根据用户的输入结果确定上班人群和非上班人群并进一步根据日常上班时间确定若干个上班时间节点，所述车辆管理模块根据每个上班时间节点和始站与终站输入模块输入的终点站位置确定第一公交发车时间。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于大数据分析的公交线路优化系统，其特征在于：所述车辆管理模块根据所述上班时间输入模块划分的上班时间节点，针对每一个上班时间节点计算该上班时间节点所对应的用户人群数量，所述车辆管理模块根据用户人群数量管控公交的经停站。

4.根据权利要求1或2所述的一种基于大数据分析的公交线路优化系统，其特征在于：所述车辆管理模块在第一公交发车后的一定时间内发出第二公交，所述第一公交的经停站为下车人数最多的终点站Fm和与之对应的起始站，所述第二公交为正常停靠，即所有站点停靠。

5.一种基于大数据分析的公交线路优化方法，其特征在于：所述公交线路优化方法包括以下步骤：

S1：用户通过用户登录注册模块进行登录，在登录之后，GPS定位模块获取用户的实时位置，用户通过始站与终站输入模块输入此次出行路线的起始站与终点站，路线生成模块根据用户输入的起始站和实时位置生成此次出行的路线，并根据车次选择模块和始站与终站输入模块确定每个车次对应的每个站点的预等待人数；

S2：选取任一车次，处理计算模块根据车次选择模块以及始站与终站输入模块计算每个终点站的下车人数，选取其中下车人数最多的终点站为Fm，并根据上班时间输入模块确定到达终点站Fm的上班人群数量以及非上班人群数量，当终点站Fm的下车人数大于等于阈值时，所述阈值根据时段设置，上班高峰时期的阈值大于平常时期，所述下车人数为上班人群数量与非上班人群数量之和，利用处理计算模块计算用户从当前位置到达用户输入的起始站位置所需要花费的时间，确定最晚到达第一起始站位置的用户到达的时刻为T1，通过实时车况信息模块获取从始发站到达第一起始站位置所需要花费的时间T2，则任一车次的第一公交的经停站为终点站Fm以及与终点站Fm对应的起始站；

S3：实时车况信息模块根据第一公交的发车时间T计算任一车次的第一公交到达每一个站点的时刻t1、t2、t3、...、ti-1、ti，其中，ti为公交到达第i个起始站的时刻，截至公交到达每一个站点的时刻计算每一个起始站位置的等待人数为x1、x2、x3、...、xi-1、xi，其中xi为第i个起始站位置的等待人数，即公交于ti时刻到达第i个起始站位置时，该起始站的等待人数为xi，对应公交线路共有i+1个公交站点，共有i个起始站点和i个终点站点；

S4：截至T1时刻，所有于终点站Fm下车的用户为第一用户人群，所述车辆推荐模块向第一用户人群推荐第一公交，向第一用户人群之外的选择该车次的其他用户人群推荐第二公交，所述第二公交在第一公交开出后一定时间内从始发站开出，所述第二公交为正常停靠，即所有站点停靠。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的公交线路优化方法，其特征在于：所述步骤S2中，若车辆管理模块控制第一公交的发车时间为T，则第一公交到达第一起始站的时刻为T+T2，所述最晚到达第一起始站位置的用户到达的时刻T1要早于第一公交到达第一起始站的时刻T+T2。

7.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的公交线路优化方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述处理计算模块根据车次选择模块得到每一个车次对应的选择用户群，再根据对应车次的选择用户群当中始站与终站输入模块的输入结果中每一个起始站的输入次数，确定对应车次的每个站点的预等待人数，所述步骤S2中，所述处理计算模块根据车次选择模块得到每一个车次对应的选择用户群，再根据对应车次的选择用户群当中始站与终站输入模块的输入结果中每一个终点站的输入次数，确定对应车次的每个站点的下车人数。

8.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的公交线路优化方法，其特征在于：所述步骤S2中，所述最晚到达第一起始站位置的用户即该用户输入的终点站为Fm，当该用户于T1时刻到达第一起始站时，终点站Fm的下车人数大于等于阈值，所述T1时刻可能有多名用户到达第一起始站以及第一起始站与终点站Fm之间的其他站点。

9.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的公交线路优化方法，其特征在于：所述步骤S4中，所述终点站Fm的下车人数为上班人群数量与非上班人群数量之和，即截至T1时刻，所有于终点站Fm下车的第一用户人群，当第一用户人群部分为上班人群，部分为非上班人群，且第一用户人群数量大于阈值时，所述车辆推荐模块优先向上班人群推荐第一公交，并根据非上班人群用户到达第一起始站的时间先后优先推荐先到达的非上班人群乘坐第一公交，直到车辆推荐模块推荐的上班人群数量与非上班人群数量之和等于阈值时，所述车辆推荐模块向剩下的非上班人群推荐乘坐第二公交，当第一用户人群的数量等于阈值时，所述车辆推荐模块向所有的上班人群以及非上班人群推荐乘坐第一公交。

10.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的公交线路优化方法，其特征在于：所述处理计算模块通过计算得到每天每个站点的平均使用人数，当连续的两个站点的平均使用人数都小于阈值时，取消对应的两个站点，并在两个站点之间设置一个新站点，且两个站点之间的距离为L，若第一站点每天的平均使用人数为m，第二站点每天的平均使用人数为n，则根据两个站点各自对应的使用人数占两个站点使用人数之和的比例，确定新站点在两个站点之间的具体位置，即新站点距第一站点的距离为 新站点距第二站点的距离为