近来,随着现代通信技术、网络技术、GPS定位技术等在公共交通系统中的集成应用,智能公共交通系统(Advanced Public Transportation System, APTS)的相关研究与开发在我国取得了很大的进展。作为APTS的关键支撑数据——动态客流OD数据的获取是APTS研究的重要内容之一。公交IC卡收费系统的推广与应用为获取动态公交客流数据提供了一种新的方法与手段,通过对公交IC卡数据进行挖掘与处理,即可获取用于APTS中进行实时调度、运营管理的动态公交客流数据。本文基于数据挖掘技术,旨在分析与处理动态公交数据,以获取实时的动态公交客流OD,为公交运营管理及公众出行提供科学的决策支持。首先,本文对国内外有关数据挖掘方法与公交客流OD获取方法研究进行了综述,并总结了现有研究中存在的不足,分析了公交IC卡数据的可靠性与实用性。公交IC卡数据挖掘系统是进行公交客流OD获取的基础平台。本文在介绍动态公交客流数据采集方法的基础上,以公交IC卡数据、公交GPS定位数据作为数据源,建立公交动态数据仓库,提出基于四层结构体系的数据挖掘系统应用平台。基于SPSS Clementine基础平台,建立适用于公交IC卡数据挖掘系统的应用平台,主要包括数据仓库模块、数据挖掘引擎模块、数据挖掘模块以及图形用户模块四部分。公交IC卡使用乘客的上、下车站点以及换乘站点信息是获取动态公交客流的核心与关键内容。本文基于数据挖掘方法对公交IC卡上、下车站点信息以及换乘站点信息进行判断；在上车站点获取方法中,利用GPS定位数据获取公交车辆到站时间,建立获得乘客上车站点信息的时间匹配模型；在下车站点获取方法中,采用基于乘客出行链的下车站点获取方法与基于居民乘车站距分布的下车站点获取方法；在换乘站点判断中,采用基于刷卡时间差的方法来判断。最后,基于以上研究方法,选取北京市部分公交线路的刷卡数据进行公交客流OD的实例分析,通过对比预测数据与调研数据对算法进行验证；并基于公交客流OD,对北京市居民公交出行动态特性进行分析。