随着国民经济的迅猛发展和城市化、机动化进程的加快,城市规模的不断扩大,机动车保有量急剧增加,道路交通流量日趋饱和,特别是大城市,交通问题日益突出。研究经验表明,发展城市公共交通,努力提高城市交通的信息化水平,建立先进的公共交通系统,提高公交运营部门的管理水平,实现公交调度智能化,是解决城市交通问题的有效途径。公交客流是城市公交规划、运营调度和行车组织的基础性数据,如果能够及时、准确的获得公交客流规律,公交公司便可以采取相应的措施来满足乘客的公交需求,提高运送能力,降低经济成本和社会成本。现状我国主要采用人工调查方法获取公交客流信息,耗费巨大的人力物力,而调查结果却很难达到理想效果,所得数据不能动态反映城市公交出行的长期变化趋势。目前公交IC卡的广泛应用,不仅方便了广大乘客,也提供了一种新的客流调查统计手段,可以获取相对实时动态的客流信息数据,利用这些数据能够及时、准确地反映公交客流特征。正是基于这个原因,本文以“基于IC卡的公交客流时间规律研究”为题,利用公交IC卡数据,对公交客流时间规律进行了研究。以昆明市公交系统为实例,首先对公交IC卡数据的产生背景、分析方法可行性及应用领域进行了简单分析,在此基础上,从公交总体客流、公交线路客流、不同群体出行时间分布三方面研究了公交客流时间规律特征,然后运用客流统计特性,确定抽样统计所需最小样本量,分析公交系统需求稳定性,进行峰值区间的划分,最后建立了ARIMA模型、ARJMA-GARCH模型及改进的ARIMA-GARCH模型,对比分析了三种模型预测结果,结果表明改进的ARIMA-GARCH模型不但消除了异方差,预测精度也更高。