基于统计方法的OD矩阵求解算法是一种利用交通流量统计数据来估计起点-终点（Origin-Destination，OD）矩阵的技术。该算法通过分析观测到的交通流量数据（如路段流量、交叉口转向流量等），结合统计模型和优化方法，反推出OD矩阵。常用的统计方法包括最大熵模型、最小二乘法、广义最小二乘法（GLS）以及贝叶斯估计等。这些方法通常需要输入路段流量数据、历史OD矩阵或其他先验信息，并通过迭代优化过程使估计的OD矩阵与实际观测数据尽可能吻合。算法的核心目标是在数据不完备或存在噪声的情况下，提供合理且可靠的OD矩阵估计，为交通规划与管理提供决策支持。
