1.一种基于数据分析的城市低碳客运交通结构评价系统，其特征在于：包括交通评价平台，交通评价平台通讯连接有数据获取模块、数据处理模块、交通评价模块以及结果反馈模块；

所述数据获取模块，用于获取新增公共交通项目、新增公共交通项目的运营日期以及该城市历年交通数据，并将获取到的数据发送至数据处理模块进行数据处理；

所述数据处理模块，用于根据数据获取模块发送的信息将计算出各类车辆的日均行驶里程碳排放量以及该城市全年碳排放量，并将计算出的数据发送至交通评价模块；

所述交通评价模块根据数据处理模块发送的信号，生成该城市交通结构评价信号，并将其发送交通评价平台；

所述结果反馈模块根据该城市交通结构评价信号生成交通结构优化策略；

所述交通评价模块对该城市交通结构具体分析过程如下：

1 2 1 2 1 2

设全年的碳排放梯度参照值为ECO2与ECO2，ECO2

1

若ECO2

1 2

若ECO2≤ECO2

2

若ECO2≤ECO2，则说明该城市本年度碳排放超标，此时交通评价模块生成交通结构较差信号；

当交通评价模块生成交通结构一般信号或交通结构较差信号时，所述数据处理模块将计算的各车辆类型碳排放信息发送至结果反馈模块，结果反馈模块据此进行分析，具体分析过程如下：分别将各类车辆产生的日均行驶里程碳排放量与各类车辆日均行驶里程碳标准阈值排放量进行比较；

判断各类公共交通车辆的日均行驶里程碳排放量是否大于标准阈值排放量，若大于则说明该类公共交通车辆数量符合排放要求，反之则说明该类公共交通车辆投放数量不满足要求；

判断各类私家车辆的日均行驶里程碳排放量是否小于标准阈值排放量，若小于则说明该类私家车辆数量符合排放要求，反之则说明概率私家车辆数量大于排放要求；

对于不满足投放数量要求的公共交通车辆，结果反馈模块生成该类车辆投放提示信息；对于大于排放要求数量的私家车辆，结果反馈模块生成该类车辆限行提示信息；

所述数据获取模块根据该城市的车辆密集区域将该城市划分为k个区域，其中k为大于等于1的正整数，分别获取各个区域的私家车车流量与公共交通班次数量，并分别将其标定为Q和G，并将其进行公式化分析，依据公式求得各区域的公共交通分担系数T，具体公式如下：Tk＝a1Gk/a2Qk

式中，a1、a2分别为公共交通班次数量与私家车车流量的权重系数，且a1>a2，Tk表示为各区域的公共交通分担系数，Gk为各区域的公共交通班次数量，Qk为各区域的私家车车流量。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市低碳客运交通结构评价系统，其特征在于：所述历年交通数据包括该城市所存在的车辆类型、各类车辆的百公里油耗、各类车辆的保有量以及各类车辆的行驶里程。

3.根据权利要求2所述的一种基于数据分析的城市低碳客运交通结构评价系统，其特征在于：所述数据处理模块将接收的新增公共交通项目标定为P，其数量为n，n为正整数；并根据新增公共交通项目的运营日期将全年进行划分n+1个分析区间；

所述数据处理模块采用基于时间序列分析的BP神经网络在历年各类车辆的行驶里程的基础上进行预测分析，具体预测过程如下：分别将接收的该城市历年各类车辆的年行驶里程作为神经网络训练样本，用于神经网络学习，获得预测的各类车辆的年行驶里程。

4.根据权利要求3所述的一种基于数据分析的城市低碳客运交通结构评价系统，其特征在于：所述数据处理模块计算出预测的该年各类车辆年均行驶里程后，将各类车辆年均行驶里程除以天数，求得该年各类车辆日均行驶里程，并基于交通行驶里程根据公式求得该城市相关天数内的碳排放，具体公式如下：式中，i为城市交通运输业的燃料类型，如柴油、汽油、天然气、液化石油气；j为城市交通的车辆类型，公共交通车辆、小汽车；Mij使用i燃料j类型车的数量，单位为辆；Lij使用i燃料j类型车的日均行驶里程，单位为km；EFi为i燃料的CO2排放因子，单位为kg/J；Fij为使用i燃料j类型车的平均消耗，L/km；d为计算天数；ECO2d为城市交通运输的指定d天数内的CO2排放量。

5.根据权利要求4所述的一种基于数据分析的城市低碳客运交通结构评价系统，其特征在于：所述数据处理模块将计算的各个分析区间的碳排放信息发送至交通评价模块进行评价分析，同时将计算的各个分析区间的碳排放信息以及各交通信息发送至交通评价平台中进行存储。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据分析的城市低碳客运交通结构评价系统，其特征在于：所述结果反馈模块设置该城市各车辆密集区域的最低公共交通分担系数阈值Tk*，判断各区域的公共交通分担系数与最低公共交通分担系数阈值的大小；

若Tk≥Tk*，则说明该区域公共交通运行班次满足要求；当对公共交通车辆进行投放时，不考虑该区域，当对私家车辆进行限行时也不考虑该区域；

若Tk