1.基于网络切分的路网精细化动态OD流量估计方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

建立中观或微观交通仿真软件适用的路网数据模型和相应的路网有向图模型；

将路网有向图切分为若干较小的子路网有向图模型；

将切分后得到的子路网有向图模型生成各子路网对应的交通仿真模型，并在每个子路网切分边界定义新的交通小区；

以历史的OD流量作为先验信息，并基于检测数据，采用估计算法估计动态OD流量的随机波动部分，最终得到子路网动态OD流量估计结果；

采用中观或微观交通仿真软件，建立各子路网的仿真模型；

将子路网动态OD流量估计结果加载到各子路网的仿真模型中进行仿真推演，并逐秒记录所考察的时间范围内各仿真车辆从起点至终点的完整运行轨迹；

将各子路网中出行起点或者出行终点为虚拟边界交通小区的仿真车辆的运行轨迹与相邻子路网的仿真车的运行轨迹进行合并，直到所有仿真车辆运行轨迹的起点和终点均为切分前全局路网的实际交通小区；

可根据每辆仿真车的出行起点、出行终点、出发时刻所属的时间段，汇总相应的车辆数即可得到各出行时间段的所有动态OD流量。

2.根据权利要求1所述的基于网络切分的路网精细化动态OD流量估计方法，其特征在于：所述子路网的规模基本一致、即包含的节点与有向边数量接近相同。

3.根据权利要求1所述的基于网络切分的路网精细化动态OD流量估计方法，其特征在于：其中，建立中观或微观交通仿真软件适用的路网数据模型和相应的路网有向图模型，为通过OpenStreetMap和/或OpenDrive格式的地图数据进行建立。

4.根据权利要求1所述的基于网络切分的路网精细化动态OD流量估计方法，其特征在于：其中，将路网有向图切分为若干较小的子路网，为，利用图切分软件METIS。

5.根据权利要求1所述的基于网络切分的路网精细化动态OD流量估计方法，其特征在于：所述历史OD流量通过融合历史的车牌识别数据、停车设施的车辆进出记录获得。

6.根据权利要求1所述的基于网络切分的路网精细化动态OD流量估计方法，其特征在于：所述检测数据包括道路断面流量、时间占有率和浮动车行程时间。

7.根据权利要求1所述的基于网络切分的路网精细化动态OD流量估计方法，其特征在于：所述估计算法为非负最小二乘法、广义最小二乘法、随机滤波与随机优化SPSA算法。

8.根据权利要求1所述的基于网络切分的路网精细化动态OD流量估计方法，其特征在于：所述交通仿真软件为TransModeler或Vissim、Aimsun或Dynameq或SUMO。