居民出行调查是科学制定交通发展战略、政策、技术法规等的基础性工作,调查结果的精度是真实反映总体特征的关键,调查过程中“随机”抽样的困难和沉默需求的增加导致调查结果的精度越来越依赖扩样进行保证,因此扩样理论和方法的研究越来越重要。本文首先从居民出行调查理论的角度,探讨居民出行调查数据扩样的重要性;利用出行调查、社会经济及其他多源数据,建立基于异源数据融合的组合扩样模型,其次应用最大熵模型搭建起基于核查线流量的扩样校核模型,实现对组合扩样结果的进一步优化;然后采用Bootstrap重抽样原理构建扩样结果的指标评价体系,标定了扩样后总体特征值的置信区间,为评价数据扩样结果的质量提供途径;最后将方法应用于嘉兴市居民出行调查数据扩样,发现经过校核后的异源数据组合扩样结果能够较好的反映城市总体的出行特征,扩样总体的特征值也与指标评价体系所构建的指标值相符合。研究表明组合扩样方法可以优化居民出行调查数据扩样的过程,提高扩样的精度,同时经过扩样校核后的出行分布结果能更好的与实测流量契合,评价的结果也表明了扩样方法的有效性。本文系统的实现了居民出行调查数据从组合扩样到数据校核到结果评价的过程,将为居民出行调查扩样技术的实用化奠定理论基础,为更有效的利用居民出行调查数据研究城市总体出行特征提供了思路与方法。