本发明涉及一种基于SUMO的路网交通流实时孪生方法，包括对SUMO路网进行特征提取与抽象处理，将其转换为带有边属性的可被建模的数学网络；获取检测点的交通数据，将所述交通数据和数学网络输入至路径流估计模型中进行求解，得到路径流量；基于所述路径流量对路网交通状态进行实时更新和实时仿真。本发明改进了传统的路径流估计算法，并基于传统交通仿真软件SUMO建立了集路径流估算‑仿真‑反馈为一体的动态闭环路网交通流孪生方法，实现交通实际数据到孪生平台的迁移，打通了实际交通需求到虚拟孪生路网交通的联系，可建立精度更高、范围更广、时效性更强的路网交通状态虚拟再现，支持大规模路网需求实时复现的应用。