随着城市规模的不断扩大,居民的出行需求日渐加剧。乘坐公交出行成为居民首选的高效快捷的出行方式,但是在实际的公交系统中,存在着站点和线路分布不合理、线路规划缺乏理论支撑、乘客出行数据利用不充分等问题,为获取天津市公交网络的拓扑特征,分析乘客出行规律,优化公交网络,具体工作如下:首先,本文以天津市公交网络为研究对象,针对天津市现有612条线路,5435个站点,应用复杂网络的基本理论,构造了天津市公交站点和线路网络,分析两者的静态拓扑特性,并对公交站点和线路网络进行鲁棒性分析。以随机攻击和蓄意攻击破坏网络的连通性,公交网络对随机攻击和蓄意攻击表现出不同的特性,对前者表现出鲁棒性,对后者则表现出脆弱性。通过对静态公交网络的分析,得出天津市公交网络兼具无标度特性和小世界特性,部分公交换乘站点即一些关键站点具有一定的脆弱性,这可能使得公交网络的稳定性降低。其次,为了根据乘客出行数据推算出其下车站点,设计了基于决策树C4.5算法的公交IC卡刷卡数据与公交调度数据相融合的乘客下车站点预测算法。通过将乘客的出行数据进行监督学习,根据数据的属性区分出其所属的类别,从而预测乘客的下车站点。并以天津市公交系统为例,利用该方法预测出公交下车站点成功率为75.36%,相比其它方法效率较高。预测结果可以得到乘客的OD（Origin and Destination）站点分布以及为大规模乘客出行规律研究提供有力基础。最后,本文以天津市686公交线路为例,进行线路和站点优化,提高线路运行效率,减少不必要的资源浪费,为公交网络优化提供参考。