近年来,危险化学品公路交通事故日益增多,而危险化学品经常伴有毒害、腐蚀、爆炸、燃烧、助燃等特性,这时危化物公路突发事件的应对已经成为考验政府执政能力的一个重要方面。应对危化物公路突发事件是一个系统工程,其中一个重要的环节就是危化物公路交通应急预案的启动实施。CBR (case-based reasoning,基于案例推理)是一种利用经验解决新问题的推理方式,与基于规则推理不同,CBR将经验用案例表示,较好的解决了基于规则推理系统中获取规则的瓶颈问题。本文结合CBR案例推理技术,建立了基于CBR的危化物公路交通应急预案系统,具体的研究内容包括：首先,设计危化物公路交通应急预案系统的案例结构。使用“问题描述,解决方案,效果描述”三部分表示案例,由于解决方案中应急预案参与的人员众多,过程比较复杂,采用主体集,客体集,方案集,阶段集,关系集表示。其次,将决策树与K-NN算法结合并作为案例检索的方法。采用最短距离划分作为分支标准构建决策树,检索后返回与新危化物公路突发事件相似的案例组,进而运用K-NN算法逐一计算新危化物公路突发事件与相似案例组中所有案例间的相似度。这实质上是将最近邻策略与归纳推理策略相结合的案例检索方法,进而提高案例检索的效率。最后,将改进的差异驱动的案例修改算法运用到本文案例修正中。对比案例库中的案例来抽取差异规则,再利用规则库中的规则对检索后的案例进行修改。基于上述研究设计了危化物公路交通应急预案系统,该系统协助用户在面临危化物公路突发事件时做出完善全面的决策,减少事故带来的危害,更好的应对危化物交通事故。