“9·11恐怖袭击事件”后,社会服务系统的安全问题引起高度重视。交通运输系统聚积了大量的人流和车流,常成为恐怖袭击的目标。交通恐怖袭击事件是全球恐怖袭击事件的主要类别之一,给国际社会安全带来了巨大的挑战。交通运输系统具有一定的封闭性,在遭受恐怖袭击后会引起巨大的财产损失和人员伤亡,同时还会导致路网的级联失效,增加应急资源调度的难度。因此,交通运输系统的安全问题尤为重要,引起了广泛的关注。考虑到引起交通恐怖袭击事件的方式多样性,以及不同攻击方式之间存在差异,对交通恐怖袭击不同攻击方式的识别及应急资源调度的研究有助于有效地制定应急救援方案。基于此,本文从以下四个方面开展相关研究:交通恐怖袭击攻击方式特征差异分析;样本有限条件下交通恐怖袭击攻击方式特征自提取与智能识别;样本不均衡条件下交通恐怖袭击攻击方式识别;多通路时变路网下多类型应急资源调度。本文的主要内容与研究成果如下:（1）交通恐怖袭击攻击方式特征差异分析。针对交通恐怖袭击攻击方式特征是否存在差异的问题,本章选取时间、空间、武器使用频次和死亡人数等4个重要特征指标进行分析。基于全球恐怖主义数据库1970年-2019年（含1993年）50年数据,首先,对已有的八种恐怖袭击攻击方式类别进行界定,并采用统计分析和可视化方法对全球交通恐怖袭击攻击方式的时间和空间演变情况进行详细分析,结果表明:从时间维统计分析可知不同攻击方式高发时期存在差异,从空间维统计分析可知不同攻击方式发生聚集地存在差异;其次,对攻击方式涉及到的武器类别按照发生频次进行聚类,应用层次聚类法筛选出使用频次高的武器类型,再采用行×列表资料的卡方检验对其使用频次进行分布检验,结果显示不同攻击方式下不同武器使用频次分布存在差异;最后,对不同攻击方式下死亡人数的总体分布进行分析,采用多独立样本的Kruskal-Wallis检验分析不同攻击方式下死亡人数的分布情况,分析得出总体上不同攻击方式下死亡人数的分布存在差异,在此基础上采用多独立样本平均秩多重比较法进一步分析,表明不同攻击方式的致死率不尽相同。通过上述特征指标分析可知不同攻击方式之间存在一定的差异。（2）样本有限条件下交通恐怖袭击攻击方式特征自提取与智能识别。针对交通恐怖袭击事件数据样本有限,难以满足深度神经网络对海量训练数据需求,导致的网络过拟合且鲁棒性低等问题,提出了样本有限条件下基于数据增强深度学习的交通恐怖袭击攻击方式识别方法。首先,设计面向原始训练样本的数据增强策略与方法,获得数据增强后的训练样本以满足深度神经网络对训练样本量的需求,同时在训练网络时以原训练样本与增强的训练样本来计算代价函数,从而解决网络过拟合问题并提高网络的鲁棒性;然后,堆栈多个稀疏自编码并添加分类层构建深层神经网络,通过对数据增强后的训练样本进行逐层自学习和有监督反向微调,将特征提取与模式识别融为一体,实现从原始交通恐怖袭击数据中自动提取特征并识别出攻击方式;最后,以全球恐怖主义数据库中交通恐怖袭击事件数据进行实验,验证了所提方法的可行性与有效性。（3）样本不均衡条件下交通恐怖袭击攻击方式识别。针对交通恐怖袭击攻击方式样本数据有限不均衡问题,本章构建了多分类器集成加权均衡分布适配的攻击方式识别模型,对攻击方式中少数类样本进行有效识别。首先,充分地抽取少数类样本,再以少数类样本最小基数随机抽取多数类样本形成源域多样本训练集,充分训练少数类样本,增加少数类样本的权重,从而得到多个目标域伪标签;其次,通过多次迭代优化目标域伪标签去更新权重矩阵,实现对源域样本集分类器的训练;然后,按照多分类器集成的原理,把基分类器集成强分类器,选择微平均和宏平均两个评价指标衡量分类器的识别性能;最后,选取全球恐怖主义数据库中交通恐怖袭击样本数据进行实验验证,结果表明该方法在保证整体精度的情况下能有效识别少数类样本。（4）交通恐怖袭击后多通路时变路网下多类型资源应急资源调度。针对多通路时变路网下多类型应急资源调度问题,首先,在分析交通恐怖袭击后应急环境下多通路路网特点的基础上,综合考虑多通路路网、时变速度、多出救点、多类型应急资源以及装卸资源排队等待等因素,构建了多通路时变路网下多类型应急资源调度模型;然后,采用模拟退火混合遗传算法求解得出应急车辆和各类资源调度方案。通过算例分析可知,第一,发生交通恐怖袭击事件后,在道路拥堵的情况下,时区划分精度越小的平均车速越接近车辆行驶的真实速度,能更精确地模拟道路中车辆行驶的实时情况;第二,多通路路网较单通路路网调度响应更及时,路网中不同通路拥堵程度差异越大,多通路时变网络下寻优效果更好。研究发现交通恐怖袭击不同攻击方式之间存在诸多差异,因此对攻击方式进行特征自动提取与智能识别是实施精准应急救援的前提条件。根据识别结果针对性启动应急预案,并制定在交通恐怖袭击后交通系统级联失效情况下应急资源的调度方案,可以实现应急资源的精准调度。本文的研究有助于更清晰地认识交通恐怖袭击攻击方式的特性,提高反恐部门对交通恐怖袭击攻击方式的识别预警及应急管理能力,为反恐部门做决策时提供可靠的依据和参考。