城市交通拥堵问题是社会各界关注的热门话题,也是城市公共交通规划不可忽视的重要问题,随着近几年私家车拥有量大幅攀升,导致城市道路资源不足,交通拥堵问题异常严重。提高主城区公共交通的分担率,大力支持居民乘坐公共交通有利于缓解城市道路交通拥堵问题。因此,公共交通系统的发展成为许多城市缓解交通压力的必经道路。由于缺乏数据,传统的公交运营管理主要依赖管理者的个人经验,以致公交供给往往难以满足实际需求的动态变化。通过传统的问卷调查方法也难以实现反复性、连续性、系统性的调查。因此,本文以公交IC卡数据为研究对象,挖掘IC卡数据包含的丰富信息建立模型算法对公交客流进行分析。为系统准确地获得城市居民的公交出行信息,为传统公交规划提供数据支持,本文针对国内外城市公共交通发展的现状进行分析,充分研究了公交IC卡的数据结构与数据分析流程,对公交IC卡数据库进行数据提取与处理,获得实际需要的数据字段,通过整理的IC卡数据进行聚类分析获取刷卡时间记录的中间值,并利用IC卡数据分别与与公交站点调度信息与公交GPS数据建立联系,通过数据库的查询功能进行时间匹配来判断乘客的上车位置。通过居民出行链与公交乘客出行行为概率模型两种方法判断乘客下车概率,在基于乘客出行行为概率模型方法中利用站点吸引强度、土地利用性质、换乘系数三种因素对该模型进行修正,并获得整条线路乘客OD量。结合实例,利用哈尔滨市居民的出行特征计算公交乘客的换乘阈值,以此来判断乘客的换乘行为,通过OD量与上下车站点客流量对公交车的客流特性进行分析,为公交车运营管理提供数据支持与参考。