城市居民公交出行OD是城市公共交通规划的基础资料,是城市公交线网布局和优化的重要依据。传统居民公交出行OD采集采用的是人工调查方法,不仅耗费大量人力、物力,还存在采集的数据样本量少、精度低等问题。随着公交刷卡收费系统和GPS系统等信息技术被逐渐引入城市公交系统中,随之产生了大量的公交IC卡数据,这为城市公共交通基础数据采集开辟了新的途径。但目前国内多数城市公交运营仍采用一票制模式,公交IC卡数据只有上车记录不包含下车记录,无法直接获取居民出行信息。因此,如何有效地从这些数据中获取居民公交出行OD,对城市公共交通服务水平提升有着重要的现实意义。为实现这一目标,本文将对公交IC数据和GPS数据进行分析,以推算出居民出行OD矩阵。本文首先对公交IC卡和GPS数据进行分析处理,根据公交IC卡数据特点,提出了一种推算乘客刷卡比例的方法。针对一票制公交IC卡缺少乘客站点信息的特点,将公交GPS记录时间与公交IC卡刷卡时间匹配,获取乘客上车时位置信息,识别乘客上车站点;采用时空约束进行乘客换乘识别,以乘客相邻两次刷卡记录时间间隔和两个站点间的空间距离为识别标准进行换乘的识别。在下车站点识别中,在参考深圳居民出行特点的同时,本文提出引入地铁IC卡数据作为补充数据,完善乘客出行链,采用基于出行链的乘客下车站点概率模型进行下车站点的推算。在完成上下车站点识别基础之上,建立公交站间OD矩阵,以刷卡比例与识别成功率进行扩样。根据站点与交通小区的空间关系,将公交站间OD矩阵转化为居民公交出行OD矩阵。最后以深圳市为例进行居民出行OD矩阵推导,验证算法的有效性和可行性。