OD数据是交通运输规划、管理和建设的重要基础数据。城市化进程中,公路网规划、建设与管理对OD数据的更新频率及精度提出了更高的要求。传统的OD获取方法需开展大规模人工调查,存在资源耗费大、精度水平低、调查周期长等问题。随着信息化数据采集技术的发展,产生了以路段检测交通量为基础数据反推区域OD的方法,这类方法的研究对象多为小区域内的简单路网,研究周期较短。本研究旨在解决公路网规划、建设与管理的OD需求和传统调查方法、一般OD反推方法之间的矛盾,提出了一种公路网OD重构方法,满足长期高精度更新OD的需求。OD重构方法是指在对区域路网结构及发展态势的深入分析与准确把握的基础之上,综合利用历史数据及交通检测点获取的实时交通量数据,对历史OD数据进行必要的更新与维护,构建新的基年OD数据库。论文的主要研究内容如下:(1)论文首先分析了公路网交通运输的特征,总结了公路网OD重构方法应具备的特性,在此基础上,解析了OD重构方法的原理,提出了OD重构需要解决两个关键问题:OD重构基础数据的准备工作和OD重构模型的构建及算法设计。(2)针对第一个关键问题,以历史OD矩阵和交通预测技术为基础构建了先验OD矩阵,选用用户平衡原则进行了交通分配,本文主要对研究区域进行了交通运行特征分析,结合核查区的构成提出了出入境、区间和区内核查线的分级布设原则,根据整数规划原理具体选取了路段布设交通检测点,运用基于时间序列的修复方法对错漏的交通检测点流量数据进行了处理。(3)针对第二个关键问题,本文依据极大熵原理,量化分析了核查区进出交通量、OD矩阵分布量和路段交通量之间的关系,运用拉格朗日乘子法推导对模型进行了简化。以核查区进出交通量守恒为约束,按照交通检测点布设路段的观测值与重构后分配的交通量之间差异最小化为目标,建立了带约束条件的非线性规划问题,设计遗传算法对该问题进行了求解。(4)论文将OD重构方法应用于杭州市萧山区的公路网,结果表明,重构得到OD的分配交通量与实际交通量差异较小,且在相同的路段交通量条件下,OD重构的结果比一般OD反推精度更高。