OD矩阵估计方法大部分都是基于路段流量的，由于路段流量数目远小于OD对的个数，因而限制了这些方法的推算精度。针对拥堵路网，提出了一种基于路段转向流量的OD估计方法，以提高OD估计的精度。分析了路段转向流量能够降低OD的可行解集的范围。通过双层规划模型求解拥挤路网上OD估计问题。由于最大熵模型不依赖于先验OD矩阵，可以应用到更多的OD估计场景中，因此上层模型采用的是最大熵模型，下层采用用户均衡模型。

传统的OD矩阵估计方法大部分都是基于路段流量的，由于路段流量数目远小于OD对的个数，因而限制了这些方法的推算精度。针对拥堵路网，提出了一种基于路段转向流量的OD估计方法，以提高OD估计的精度。分析了路段转向流量能够降低OD的可行解集的范围。通过双层规划模型求解拥挤路网上OD估计问题。由于最大熵模型不依赖于先验OD矩阵，可以应用到更多的OD估计场景中，因此上层模型采用的是最大熵模型，下层采用用户均衡模型。实验结果表明：基于路段转向流量可以增加估计的精度。