我国高速公路在快速发展的同时,也面临着交通事故日趋严重化的问题,为解决该问题,国家各级政府建立了多种应急救援方案。应急资源作为整个救援流程的基础和保障,寻找能够根据事件详情确定现场所需要的资源,并高效配置、运输至现场的方法,是协助指挥中心加快处置进度的核心问题,因此我国亟需一套高效合理的资源配置方案。本论文在深度剖析事件处置流程的基础上,结合路网信息以及收费数据,围绕高速公路网典型事件应急资源配置进行研究,主要工作如下:首先考虑路网上各类典型事件的特征要素,通过分析部门职责、现场资源需求,进而建立事件要素与各部门资源之间的关联体系,再利用深度学习方法挖掘典型事件与需求资源之间的潜在关系,有助于指挥中心预测不同部门需要配置的资源数目。其次提出一种在不同时间层级下推算路段车流量的方法,通过分析收费数据、基础路况等多源异构数据,从路段属性、车流量的空间相关性、多站点流量预测三方面展开。该方法能够挖掘路网中不同路段上的车速、行驶时间属性,提取数据源内部隐藏的时空特性,有效推算道路路况详情,同时无需考虑硬件设施的不确定性因素,有助于道路管理人员合理定制路段管控方案,协助应急资源快速配置到现场。接着根据高速公路特性,构建适用于应急救援流程的道路阻抗计算模型。结合事故点附近的车辆排队长度、换道点分布以及在途车辆的具体情况,以行驶时间成本最小为目标函数,分别计算初次派遣、二次调度、次生事故等不同场景下相应救援方案的行驶成本,科学合理的为指挥中心寻找最优派遣方案提供参考。最后基于上述研究,以陕西省西汉高速公路上的火灾事件为研究案例进行验证。实验结果表明,论文提出的方法能够较好预测事故现场所需的各类应急资源数目详情,所使用的救援点寻优方法能够选择合适的方案,使救援车辆在各类场景下以最小的时间成本快速赶赴现场,从而解决区域范围内的全局配置问题,为相关研究起到较好的借鉴作用。