1. 基于铁路OD统计的全社会旅客出行OD生成方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一：交通小区划分根据铁路站点分布和城市行政规划，进行交通小区划分；步骤二：铁路、小汽车、长途大巴、航空可达虚拟交通网络构建基于开源地图数据平台和航空开源数据平台，获取各交通小区间四种交通方式的直达条件，构建铁路、小汽车、长途大巴、航空可达虚拟交通网络；步骤三：铁路OD数据提取根据铁路系统票务数据字段特征，对各交通小区间铁路出行量进行统计，得到铁路出行OD；步骤四：铁路出行比例矩阵生成采用Logit模型构建出行方式划分模型，并进行出行方式意愿调查对模型参数进行标定，输出各交通小区间铁路出行比例矩阵；步骤五：全社会旅客出行OD生成基于各交通小区间交通方式比例，生成全社会旅客出行OD数据；所述步骤四中铁路出行比例矩阵生成的过程为：步骤4.1：交通方式选择因素选择考虑交通方式快速性、经济性、安全性、舒适性四个因素对交通方式选择的影响；步骤4.2：选择因素量化步骤4.3：交通方式效用函数建立上述4种交通方式经济技术属性，统一以时间价值度量，采用生产法进行确定，具体计算公式为：TA＝GDP/(P×T)其中 TA 表示旅客的单位时间价值； GDP 表示地区的国内生产总值； P 表示地区就业人口数； T 表示地区人均劳动时间；根据经济技术指标，同时结合旅客时间价值，构建交通方式效用函数为：其中 r 表示该交通方式的效用值，采用广义费用的形式， α、β 分别表示经济属性和时间属性效用系数，通过出行方式意愿调查确定， TA 表示旅客的单位时间价值， K 表示交通工具的安全系数， J 表示旅客出行总费用， S 表示交通工具的舒适性费用， T 表示旅客出行总耗时， Z 表示交通工具平均延误时间， F 表示交通工具买票、候车附加时间；步骤4.4：交通方式划分Logit模型构建在构建交通方式的效用函数的基础之上，通过多目标决策的Logit模型计算旅客对于各种交通方式的选择概率，概率计算模型为：其中 为第i小区到第j小区采用第m种交通方式的比例， 为第i小区到第j小区采用第m种交通方式的广义费用；步骤4.5：铁路出行比例矩阵生成通过实施步骤4.4，计算各交通小区间的铁路出行方式比例矩阵 A rail 。
2.根据权利要求1所述的基于铁路OD统计的全社会旅客出行OD生成方法，其特征在于：所述步骤一中交通小区划分的内容包括以地级市及行政区划级别相等的行政区域建制为单位将研究范围划分为交通小区。
3. 根据权利要求2所述的基于铁路OD统计的全社会旅客出行OD生成方法，其特征在于：所述步骤二中铁路、小汽车、长途大巴、民航可达虚拟交通网络的构建内容包括：步骤2.1：铁路可达虚拟交通网络构建首先基于开源地图平台获取各交通小区中的铁路站点信息，再基于铁路售票信息网站爬取各交通小区间的铁路班次开行信息；最后，根据铁路班次开行信息得到各小区间的铁路可达交通网络；步骤2.2：小汽车可达虚拟交通网络构建基于开源地图平台获取各交通小区间可达交通网络以及网络中所有高速公路和国省干道属性；步骤2.3：长途大巴可达虚拟交通网络构建首先基于开源地图平台获取各交通小区中的长途客运站点信息，再基于长途大巴售票信息网站爬取各交通小区间的长途大巴班次开行信息；最后，根据长途大巴班次开行信息得到各小区间的长途大巴可达交通网络；步骤2.4：民航可达虚拟交通网络构建首先基于开源地图平台获取各交通小区中的机场信息；再基于民航售票信息网站爬取各交通小区间的民航航班开行信息；最后，根据民航航班开行信息得到各小区间的民航可达交通网络。
4. 根据权利要求3所述的基于铁路OD统计的全社会旅客出行OD生成方法，其特征在于：所述步骤三中铁路OD数据提取的过程为：步骤3.1：无效数据处理无效数据包括：关键字段缺失数据、重复数据；对于关键字段缺失数据直接删除，对于重复数据，只保留一条数据，其余数据删除；步骤3.2：铁路OD数据提取筛选特定时间段内的各交通小区铁路站点售票数据，将票务记录数据中的出发站点和到达站点与交通小区内铁路站点相匹配；针对有铁路售票数据的交通小区，每条售票数据中起点站所对应的交通小区就是该条售票数据所对应车次旅客出行的起点，即O点，终点所对应的交通小区就是该条售票数据所对应车次旅客出行的终点，即D点；对交通小区整理由起点至终点的旅客人数，填入铁路OD表中，得到所述特定时间段内各交通小区铁路出行OD矩阵 F rail 。
5.根据权利要求4所述的基于铁路OD统计的全社会旅客出行OD生成方法，其特征在于：所述步骤五中全社会旅客出行OD生成的过程为：依据实施步骤三和步骤四得到的铁路出行OD矩阵 F rail 和铁路出行方式比例矩阵 A rail ，全社会旅客出行OD矩阵 F all 表示为 F all ＝ F rail / A rail 。
