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随着科学技术的发展，交通检测技术不断提高，交通预报问题越来越成为诸多学者共同关注的话题。通过采集的多源交通数据，可以估计与预测未来道路的拥堵状况，并及时向驾驶员提供这类信息，防止拥堵发生，从而有效起到改善交通的作用。而OD矩阵数据作为重要输入，在交通预报中也发挥着重要的作用。
近年来，基于路段流量的OD估计技术已成为研究的热点，涌现出很多有效的方法，如极大熵模型法、重力模型法、线性规划法、神经网络法和统计模型法等，各有各的特色。
本文总结了国内外OD估计方法，从估计模型中是否考虑交通拥挤的影响及采用何种路径选择概率计算方法两方面论述OD矩阵估计模型研究的发展，并分别给予评价分析。论述了OD估计技术在交通预报中的重要地位，为交通预报技术的发展提供了理论与技术支持。
近年来，基于路段流量的OD估计技术已成为研究的热点，涌现出很多有效的方法，如极大熵模型法、重力模型法、线性规划法、神经网络法和统计模型法等，各有各的特色。
本文总结了国内外OD估计方法，从估计模型中是否考虑交通拥挤的影响及采用何种路径选择概率计算方法两方面论述OD矩阵估计模型研究的发展，并分别给予评价分析。论述了OD估计技术在交通预报中的重要地位，为交通预报技术的发展提供了理论与技术支持。