高速公路交通事件管理是智能运输系统(ITS)的一项重要研究内容.该论文在中国"ITS体系框架"背景下,考虑中国的基础设施和相关领域研究现状,在提出中国高速公路事件管理结构框架和实施框架的基础上,对其中的关键理论与技术--事件检测和确认系统框架、单源事件检测技术、事件检测多源数据融合理论和技术、事件延误估计理论和技术逐一进行了深入研究.首次提出综合利用多种事件信息源信息的具有多源数据融合功能的事件检测与确认系统实施框架;建立了基于多层感知器神经网络(MLP)和概率神经网络(PNN)的固定车辆检测器事件检测算法和模型;提出了事件检测多源数据融合框架及其融合算法,两步骤的事件检测数据融合方法能够有效综合利用固定车辆检测器、浮动车、人工报告事件信息源的信息,灵活性好,检测精度高;突破事件延误计算的传统思维,提出以速度和流量为基础的延误计算新方法,并根据算法的需要设计了计算步骤和相关的多车道数据整合技术和故障数据修复技术,从而保证了延误计算的准确性.论文中提出的理论和方法均通过了模拟数据的验证,取得了很好的效果,对于中国刚刚起步的事件管理系统研究和建设具有很好的参考和实用价值.