提出一种基于路段间转移概率的最优路径预测方法,即根据出行时间,将历史出行数据分为早高峰、晚高峰、非高峰3组反映不同交通状况的时间段;根据起点和终点所在区域,对出行数据作进一步处理,解决给定起点与终点之间出行数据不足的问题.基于有经验的出行者选择路径即为最优路径这一假设,通过历史出行轨迹计算得到路段间的转移概率,建立Markov链模拟出行者路段选择行为,将最大选择概率路径作为最优路径的预测结果,并给出其求解方法.该方法仅利用历史出行轨迹进行最优路径预测,避免了复杂的路段阻抗计算,且具有数据易获取,与实际出行行为一致性高,计算量小的优点.案例分析表明,预测结果准确性在不同出行时段下产生变化,而交通区域划分的大小对其影响较小.