在使用填充函数法进行OD矩阵估计时，应如何选择权值以实现全局最优解，并评价结果的准确性？

在进行OD矩阵估计时，权值选择是影响全局最优解的关键因素之一。为了有效地估计OD矩阵并确保结果的准确性，建议采用填充函数法结合均方根误差（RMSE）评价指标来选择权值。首先，填充函数法提供了一种全局优化的策略，能够帮助我们避免陷入局部最优解，而是寻找到问题的全局最优解。为了达到这一目标，我们需要构建一个填充函数，替代原有的目标函数，并通过求解填充函数的极值点来找到全局最优解。

参考资源链接：[填充函数法提升OD矩阵估计的全局优化](https://wenku.csdn.net/doc/6vdgcxonzy?spm=1055.2569.3001.10343)

在选择权值时，应考虑到不同权值对最小二乘模型求解的影响。权值设置过高或过低都可能导致模型过度拟合或欠拟合，影响估计结果的准确性。因此，可以通过调整权值，使填充函数法在全局范围内搜索最优解，同时结合RMSE来评估结果的准确性。RMSE是评价估计值与真实值之间差异的重要指标，通过计算估计值与实际观测值之间差异的平方和平均值的平方根，能够直观地反映模型的预测能力。

具体操作时，可以设置一系列的权值组合，通过填充函数算法迭代求解后，计算各个权值组合下的模型输出与实际观测值之间的RMSE。选择RMSE最小的权值组合，即可认为是在当前观测数据和模型假设下，能够提供最佳估计结果的权值。值得注意的是，这一过程可能需要多次迭代，以确保找到真正意义上的全局最优解。

为了深入理解和掌握这一方法，推荐阅读《填充函数法提升OD矩阵估计的全局优化》。这本书详细介绍了填充函数算法的原理和应用，通过案例分析，帮助读者理解如何在实际交通数据中应用这一算法，并结合RMSE等评价指标进行权值选择和结果验证，从而达到提高OD矩阵估计精度的目的。

参考资源链接：[填充函数法提升OD矩阵估计的全局优化](https://wenku.csdn.net/doc/6vdgcxonzy?spm=1055.2569.3001.10343)