OD（Origin-Destination）需求估计是应用数学与交通研究交叉的经典问题。本文考虑轨迹转弯行为对OD需求估计的数据分析和模型建立两个阶段的影响,建立基于轨迹转弯行为的OD需求估计模型。在检测器布设和检测器优化布设问题中考虑轨迹转弯行为,建立模型充分利用观测数据估计OD需求;基于检测器故障建立备用检测器布设模型。以下是本文各章节内容概要:第一章主要介绍OD需求估计的研究背景及意义,梳理检测器布设模型、OD需求估计模型和车辆转弯行为建模相关的研究现状,并介绍相关预备知识。第二章给出了基于轨迹转弯行为改进的OD需求估计广义最小二乘模型,并从理论上证明了引入轨迹转弯行为之后有利于减少OD需求估计的误差。通过引入OD需求估计中误差评价的三个指标,在一个小型网络上验证该模型有效性。第三章首先建立初始检测器布设模型,利用分支定界法求解得到初始检测器布设方案。再建立基于轨迹转弯行为的检测器优化布设模型,利用遗传算法求解在能得到OD需求唯一解的条件下,布设检测器路段数最少的检测器布设方案。最后在两个网络中验证模型及方法的有效性。第四章在第三章布设初始检测器交通网络中,考虑部分检测器故障的情况。分别根据OD覆盖原则、最大流量截断原则以及最小路径原则建立备用检测器布设模型,用可观测路段流量估计OD需求。通过数值实验验证了模型在两个网络上的有效性,并对比分析模型效果,实验结果表明根据OD覆盖原则建立的备用检测器布设模型效果更优。第五章,总结全文研究内容和结果,并提出未来可能的研究方向。该论文有图14幅,表19个,参考文献99篇。