近年来,交通事故呈上升趋势,由于交通事故类型以及产生原因的复杂多样,使交通监管面临很大的挑战。动态的交通监测是交通监管的基础,交通监测数据的全面性、准确性、实效性是影响交通事件检测、动态响应、事件决策的关键。交通监测的重要途径之一是交通检测器,交通检测器的布设策略会直接影响交通监测数据的数量、类型、质量和精度,进而影响交通监测网络的精确度、稳定性。针对目前动态响应需求下,交通监测数据质量不足,交通监测动态响应效率不足,以及交通监测网络布局缺乏科学有效的优化方法等问题,本文对面向动态响应的交通监测网络优化布设一系列问题做了系统的研究。通过剖析动态响应各阶段、交通监测网络以及其核心问题,理清并构建面向动态响应的交通监测网络分析框架。通过探究面向动态响应的交通监测网络与数据需求之间的内在逻辑关系,提出面向动态响应的交通监测数据需求。通过分析数据采集、数据挖掘,并综合考虑突发事件影响因素、动态管理与动态响应机制,构建大数据环境下基于神经网络的动态决策支持模型,研发面向服务的高速公路突发事件应急响应可视化系统。考虑到不同的交通检测器所能获取的交通参数和所具有的性能不同,探究构成交通监测网络多种类型交通检测器在实际应用中的不同作用,构建交通监测网络布设资源综合评价模型。基于背包理论和布设资源评估结果,综合考虑道路等级、监测需求、车速等多个因素,构建基于背包理论的交通监测网络布设资源优化配置模型。针对不同等级道路提出面向动态响应的交通监测网络布设资源包及其优化配置组合策略。基于复杂网络中心性理论,研究面向动态响应的交通监测网络路段优化布设。通过对交通路网中静态、动态、检测器故障等多种场景的研究,构建面向动态响应的以监测路网为目的的交通监测网络路段优化布设模型。并探究不同场景交通检测器包布设数量与收益之间的关系。将模型应用在苏福尔市案例网络上,以验证模型的有效性和可操作性。提出中心性模型,意在为工程建设提供有价值的参考,辅助交通部门掌握实时流量和路网运行状态,进而为交通规划者和管理者提供科学的决策依据。基于信息流理论,研究面向动态响应的交通监测网络位置优化布设。探索复杂网络上的交通事件上报、响应、处理过程中信息的动态演化过程,并进行建模。考虑到智能车辆在路网中行驶路线的复杂性,提出对路网的网络化和矢量化。解析事件上报延时和事件等级对信息价值的影响,以最大化信息收益为目标,构建基于信息流的交通监测网络位置布设模型。探究智能车占比对事件监测收益的影响,以及不同事件场景下信息衰减的变化规律。考虑到模型求解计算的复杂度,提出加速求解算法。将模型应用在苏福尔市案例网络上,以验证模型的有效性和可操作性。另外,针对大规模复杂网络,提出基于图论的网络分割方法,拓展模型的适用性。在实际的交通规划、交通管理和交通控制中,合理的交通监测网络布设策略可以获取大量丰富的多维度交通信息,为科学的交通规划和精细化交通管理提供数据支撑。因此,研究面向动态响应的交通监测网络优化布设问题具有深远的意义。结合吉林省路网案例的实例研究,本文为交通监测网络优化布设方案提供一种新的思路,对于提升布设方案在实际工程应用中的参考价值、提高数据支撑能力具有重要的现实意义。