目前我国在高速公路信息采集技术和平台建设方面已达到较高水平,但是在高速公路突发事件应急处置过程中公路安全数据分析评估、预测和相应的应急决策方面还存在诸多问题,使得在高速公路突发事件应急处置阶段,对高速公路多源数据进行高效处理和分析、及时有效的预测并做出可靠的研判,并迅速制定应急处置决策成为提升应急处置管理能力的重要内容。本文在深入研究高速公路突发事件演变特征和演变机理的基础上,提出面向高速公路突发事件应急处置的四项管理关键技术,包括高速公路突发事件态势评估、路网交通信息预测、救援车辆诱导和应急疏散技术等。(1)研究了高速公路突发事件致灾因素、事件特征及突发事件演变机理。高速公路突发事件具有突发性、不确定性、阶段性、社会性以及系统性等特征,基于其发展态势特征,高速公路突发事件发生、发展的全过程经历了孕育、发生、发展和终结四个主要阶段;进一步揭示了高速公路突发事件发展演变是交通系统“人-车-路-环境”各要素之间相互作用的结果,在不同的阶段作用机理和作用结果具有差异性。(2)建立了高速公路突发事件态势评估模型,通过专家和历史数据确定贝叶斯网络结构及条件概率,运用联合树算法模拟不同情况下的突发事件态势推演结果概率,实现高速公路突发事件应急处置态势评估和决策支持。(3)建立了高速公路实时/时变路网交通信息策略模型,模型较目前应用较广泛的ARIMA模型和机器学习BP神经网络模型,具有更低的平均绝对误差和平均相对误差,可以克服由于事件的突然性导致的历史交通量数据缺乏和交通量剧增等问题,在突发事件突发性特征的背景下依然可以实现高精度的预测辅助决策。(4)建立了高速公路突发事件救援车辆诱导最优化模型,基于本文提出的实时/时变信息相结合的路径决策策略,将交通状况、在途潜在风险等信息纳入高速公路突发事件救援车辆诱导模型中,路段可靠性特征符合驾驶员的驾驶心理需求,同时进一步增强了救援路径的可靠性。(5)建立了高速公路突发事件路网应急疏散控制模型,根据高速公路实时/时变路网交通信息及时调整疏散路径和疏散策略,结合动态交通系统最优控制理论构造路网应急疏散的控制模型,并设计了构造路径和分配的求解算法。