城市公共交通是城市基础设施的重要部分,关系着一座城市经济、政治、文化和教育的发展。目前,我国许多城市公共交通出行比例偏低,且出行不便、道路拥堵、环境污染等问题较为严重。城市公共交通已难以满足居民日常出行和社会发展的需要。为解决城市交通中出现的问题,国家提出了“大力优先发展城市公共交通”的政策。因此,挖掘分析城市居民公共交通出行数据,对于制定合理的城市交通规划措施具有重要意义。公交是城市公共交通的重要组成部分,公交客流信息的准确获取是城市公交管理调度和公交线路调整规划的重要基础。相比于依靠人工调查方法获取公交客流数据而言,实时产生的大量公交IC卡刷卡和公交GPS数据具有覆盖范围广、连续性好,且数据获取耗费人力物力少、效率高等特点。深入挖掘分析公交IC卡刷卡数据和公交GPS数据,可以快速获取大量可靠的公交客流信息。并且利用数据可视化技术可以把公交数据间的关系以不同方式呈现出来,帮助管理者直观的掌握居民公交出行状态。本文以重庆市公交IC刷卡数据和公交GPS数据为主要研究对象,首先对大量原始噪声数据进行预处理,分析数据之间的关系,确定上下车站点推算方法,最终得到乘客上下车站点;进而从公交客流和居民出行两方面进行分析,以支持公交运营决策和公交规划;最后用不同的可视化形式展现不同的分析结果,为城市交通规划提供支撑。本文的主要内容如下:(1)提出了一套新的上下车站点推算方法。根据IC卡刷卡数据只记录上车时间,不记录乘客上下车站的特点,本文结合IC卡刷卡数据和公交GPS数据,利用公交站点站间距和车辆到总站的距离获取公交到站时间,并结合IC卡刷卡数据聚类分组结果,推算出乘客上车站点;运用基于乘客公交出行链的下车站点推算方法,推算获得乘客出行下车站点。(2)公交客流特性分析。根据公交客流数据,建立基于Fisher最优分割法的峰值区间划分模型,将线路公交客流量划分为不同的峰值区间,便于调整线路发车间隔;分析公交客流的时间特性和空间特性,以可视化方式展现公交客流规律和客流量空间分布,得出客流分布与城市主干道和城市中心区域的关联关系,为公交运营决策提供支撑。(3)提出考虑时间范围的职住地识别算法。在单次刷卡制的IC卡刷卡数据中加入时间范围,以识别一日的居民居住地和就业地,再利用一周数据得到居民最终的居住地和就业地,提高职住地识别精度;最后利用居民职住地数据,识别通勤人员的通勤出行,得到通勤出行路线。(4)以Tableau和百度地图为基础地图可视化地理空间数据。根据数据的特性在地图中加入可视化元素,解决了GIS地图加载大量元素缓慢、真实性差等问题,增强地图展示真实性。