在城际出行的研究上，传统的调查主要通过人工数据采集进行。近年来随着大数据技术的异军突起，由于其全覆盖性、高精度性、实时动态性等优点，可以实现不通过交通调查而对出行OD数据的反推。文章提出一种基于多源数据融合的城际出行信息采集的模型。该建模方法首先对现状城际出行研究调查中存在的问题进行分析，提出了结合无监督机器学习的城际出行信息采集模型框架，并且通过与实际出行指标的对比证明了该模型的有效性。