OD流拟合,是校准基年OD出行矩阵和交通模型的重要基础性工作,是准确、科学预测区域公路网未来交通量情况的必要前提。针对当前我国存在的OD流拟合精度不高的问题,本文在国内外OD流拟合方法研究的基础上,结合公路收费信息的特征和缺陷,系统地搭建了充分利用该信息进行OD流拟合的框架,研究了OD流拟合过程中产生误差的几个核心环节,对其进行了方法和模型的优化:提出通过断面OD分析校核优化原始OD数据的方法,对异常样本进行检核,提高了单测点原始OD数据的精度;提出通过出入口车型修正的方法和多元回归模型,分别解决了公路收费信息在交通量预测中车型不匹配和小区划分不匹配的问题;提出在公路收费信息和小规模补充调查的基础上,通过路段分配率放样获取先验矩阵的新方法,并在此基础上利用极大熵模型推算得到精度较高的区域OD出行矩阵;另外,本文还研究了利用国内实测数据模型进行参数标定以及基于路径分配率,利用极大似然估计法进行参数标定两种BPR函数标定方法,对BPR曲线进行了优化,使其在国内路网上具有较强的适用性。最后,文中以石嘴山-叶盛公路通道OD流拟合为例,对方法的有效性和实用性进行了验证。