随着中国智能交通系统的快速发展,交通一卡通以其方便、快捷、跨区等优势得到了广泛应用。公交系统实现智能化的关键是对公交客流的全面、准确把握和预测,因此基于交通一卡通大数据的公交客流分析与预测具有十分重要的意义。本文利用交通一卡通大数据,通过数据清洗、融合、变换、归约等数据处理方法,综合考虑线路类型、时段、日期类型、天气状况、温度、风力等不确定因素,对公交客流进行了分析和预测。在建模时研究对比了多元线性回归模型、支持向量机模型和模糊神经网络模型等三种公交客流预测常用模型,并仿真比较了每种模型的客流预测精度。结果显示,多元线性回归模型能较好地实现基于交通一卡通大数据的.公交客流预测。最后利用广东省交通一卡通大数据对多元线性回归模型的适用性、准确性进行了验证。实例验证证明多元线性回归模型具有较高的预测精度,能够快速准确地预测出线路时段客流。本文利用海量公交刷卡数据记录、天气数据以及公交线路数据建立了模型并实现了预测,综合考虑了日期类型、天气、温度、风力等多个因素对客流的影响,实现了通过公交线路客流预测缓解城市公交线路客流不均衡及出行拥堵等问题,用大数据引领未来城市智慧出行。