近年来,突发事件频发,给人们的生活安定和社会财产造成了严重的损失,针对突发事件的应急管理研究已经成为国家突发事件应急工作的一项重要任务。突发事件应急决策支持系统作为应急决策的重要组成部分,综合运用了多种信息技术,在应急管理工作中为决策人员提供了有效的支持。因此,关于应急决策支持的研究成为一个重要课题。本文首先对突发事件应急决策支持系统的结构模型进行了详细的分析,并给出了应急决策支持系统的设计原则与功能模块；并针对性地构建了应急决策支持系统的高频数据存储模块与方案生成模块。具体如下：(1)大数据环境下,突发事件应急决策支持系统的信息监测网络收集的海量数据对数据的存储及有效利用提出了挑战。因此,本文基于遗传算法提出一种能够寻找到最优的数据指标聚类集合,进而有效地减少数据的存储空间,最后经过MATLAB实验仿真验证了其有效性。(2)借助案例推理(Case-based Reasoning, CBR)技术实现应急方案的生成策略：针对目标案例与历史案例的非一致属性集合问题,基于匹配度生成子案例库,然后使用基于核密度的群体序关系分析法对目标案例各属性进行赋权,利用符号型属性和数值型属性的特征,通过不同相似度计算方法分别计算各属性下的相似度,集结各属性相似度信息和权重信息得到非一致属性集合的历史案例与目标案例的相似度,最终得到应急方案的推荐结果。最后对本文进行了总结并给出了进一步的研究方向。