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近年来,我国的城市化进程快速推进,相应的城市基础设施建设以及城市管理水平发展缓慢,导致城市交通拥堵现象频繁发生,城市交通拥堵问题已成为我国许多大中型城市发展过程中亟待解决的问题。2013年1月,北京市交通委负责人在北京市人大会议新闻发布会上指出,发展公共交通是解决北京市出行问题的最好途径。传统的公交规划和调整需要组织较大规模的居民出行调查和公交客流调查,不仅耗费大量的人力、物力、财力,且数据处理工作量大、周期长、成本高,大大限制了管理部门的决策。因此部分学者将目光转向近年来积累的IC卡刷卡数据,但已有的关于公交IC卡刷卡数据的研究多从统计学的角度对其进行处理,存在一定的局限性。本文从时空地理学的视角,探讨利用数据挖掘技术及GIS空间分析方法对北京市IC卡刷卡数据进行分析处理,获取公交客流信息的理论和方法,并结合站点分布、北京市行政区划等GIS空问数据,分析北京市居民公交出行时空特征。本研究着重对以下三个方面进行深入探讨：1)基于个体出行模式提出公交IC卡刷卡记录上下车站点提取方法,研究中针对北京市公交IC卡刷卡数据的特点,将数据分为两类进行处理,对于上下车刷卡记录提出了基于编码匹配的上下车站点判断方法,对于仅上车刷卡记录提出了基于个体出行模式的站点判断方法；2)基于北京市IC卡刷卡记录抽样数据挖掘公交出行OD及客流信息,并对挖掘得出的出行OD点和客流信息进行地图可视化；3)利用统计学与空间分析方法,基于北京市公交站点空间分布数据、北京市行政区划数据,对从公交IC刷卡数据中挖掘的信息进行处理,分析北京市居民公交出行时空特征,包括全线／单线日客流量时间分布特征、全日站点客流空间分布特征、分时段站点客流空间分布特征、公交出行距离特征等。研究中提出的上下车站点判断方法,发挥了GIS在属性信息挖掘中的空间优势,为公交IC卡刷卡数据的处理提供了新的思路。研究中得出的北京市公交客流信息及居民公交出行特征,可为北京市公交线网的优化调整及公交车的日常营运调度和行车组织提供数据支持。