随着我国交通基础设施的不断完善,居民的出行变得更加方便、快捷。公共交通作为城市交通的枢纽系统,承载了大量的居民出行。而公交IC卡作为乘车的主要付费媒介,其数据包含了大量的乘客出行信息。在海量出行信息的背景下,如何利用好这些数据成为了研究热点。本文基于公交IC卡数据,对其进行整理,利用处理后的研究数据,分别对乘客的出行链模型和单线公交OD矩阵这两方面进行了研究。具体研究内容如下:（1）基于大数据平台,通过将自动数据采集系统中AFC数据集与AVL数据集融合,确定乘客的上车时间戳,引入弹性时间对上车时间阈值进行细化,以确定乘客的上车站点;基于个体出行链及站点吸引权两种方法分别对乘客的下车站点进行推算。（2）基于出行重复性建立出行链模型,通过数学方法结合随机过程将乘客出行时长、出行地点状态等特征事件进行排序、标定,将出行者多日的出行序列作为随机过程,利用信息熵和熵率对乘客的出行重复性进行量化,以此完善乘客的出行链;以石家庄公交智能卡乘客出行数据为例进行实证分析。结果表明:乘客出行重复性可通过信息熵和熵率进行量化,信息熵越大、熵率越小的同时出行重复性越高。依此可判断乘客的出行规律变化情况,并给出了相关分析结果。（3）利用处理后的研究数据,对单线公交线路OD进行推算。分别基于迭代比例拟合法及最大似然估计法对石家庄公共交通一公司的某路公交早高峰7:00—9:00时段的客流OD矩阵进行了推算,并分析了相关结果。综上,本研究基于公交IC卡数据得到了乘客的出行序列,以量化出行重复性为基础,得到了乘客的出行链模型;根据乘客的上下车站点数据对单线公交客流OD进行了推算;所得的两方面研究结论可为城市交通规划提供参考。