出行OD矩阵是交通需求分析和交通规划中不可缺少的基础数据。目前关于出行OD矩阵推算方法的研究已经比较成熟，相关的矩阵推算软件也得到了广泛应用。本论文从实际应用出发，对基于居民出行调查(HIS，HouseholdInterviewSurvey)数据的矩阵推算方法进行研究，形成一套比较完整的出行OD矩阵推算系统。 初始OD矩阵是矩阵推算中重要的输入数据，它提供基本的出行分布特征。为提高推算精度，本论文研究了利用HIS数据获得初始OD矩阵的方法。本论文中初始OD矩阵由两部分组成，一部分是HIS样本放大后的OD矩阵，另一部分是无样本小区计算出的OD矩阵。 HIS样本放大方法是以家庭数、人口数、机动车保有量为指标，将HIS样本放大到现状控制量。考虑到三个指标间的约束，其思路是先放大机动车保有量，并且假设有车家庭的放大率与机动车的放大率相同，最后放大无车家庭。样本小区的出行OD矩阵直接从HIS放大后的数据中得到。 无样本小区的出行OD矩阵通过出行产生、出行分布模型计算得到。两个模型均是针对无样本区域，利用扩样后的HIS数据建立和标定出来的。其中出行产生模型用交通小区基础数据计算出小区产生的出行量(本论文指小区所有人的出行量)。出行分布模型分别对基于家的出行和非基于家的出行计算分布。其中非基于家的出行分布采用了特别的方法，即先计算家与出行起点之间的分布，再计算出行OD分布。 本论文将以上求解初始OD矩阵的过程用CUBEVoyager软件实现，并与矩阵推算模块CUBEME结合，在CUBE平台下形成一套较为完整的矩阵推算系统。其中，CUBEME用基于极大似然原理的方法和优化程序进行OD矩阵推算。 最后，本论文通过推算北京市域现状出行OD矩阵，表明应用上述过程得到的推算结果较好，说明了推算过程的合理性。