近年来,伴随着人类的发展过程,各种灾害、紧急事件频繁发生,除了自然灾害的事件,各种恐怖事件、疾病传播、人为造成的灾难、刑事案件也逐渐产生新的变化,如何在高压力下迅速有效的针对各种情况下的紧急事件进行响应,并以最适合的处置力量进行处理成为了响应的关键点,而预案,就是对历史响应过程的科学化总结和提高,对后续发生的相似事件的处理起到了非常重要的指导作用。建立预案后,如何让预案在第一时间起到指导作用,消除人为因素带来的失误,成为了技术上的要求。基于范例推理(CBR)的数据挖掘技术,在目前广泛应用于人工智能、统计学、机器学习、数据库等多个相互交叉的领域,在本文中,我们将研究探索把CBR技术应用于应急响应过程中预案的管理过程中,传统的预案的产生是根据长期工作在第一线的应急响应人员的经验,进行人工总结,并不断修改和调整产生的,其有效性和正确性受制于相应人员的经验和能力,采用CBR技术的预案形成过程将根据历史处理的数据,进行自动归纳分析形成。本文讨论的预案是从响应处理过程中的具体的行动步骤而得,故得到的预案同样是具体的行动步骤,因此通过CBR技术获得的针对紧急情况的预案直接具有了可执行的特点,令预案真正具有可执行性,本文将以某城市交通运输行业紧急事件的处理过程和样例数据设计开发一套基于CBR的预案管理系统,来论证该思路的有效性。