近年来,道路交通需求极速增长,交通事件的增多导致公路运行能力和服务质量显著降低,在交通瓶颈路段或交通出行高峰时段经常出现交通拥堵,部分路段的拥堵甚至影响整个路网交通状态的运行效能。因此,在道路发生交通事件导致车辆排队后,对交通参数进行预测,以及研究分析排队参数与事件特性如车道数、事件处理效率等的关系,是交通运输系统中近年来研究的热点问题之一。为了实现交通事件后排队参数的定量计算,本文首先对现阶段的排队参数的估计与预测方法进行学习分析,对交通流预测、交通事件检测等技术进行研究,提出了一种新的交通事件下排队参数的计算方法,并通过实验证明了该方法的有效性。主要研究工作如下:(1)描述交通事件后交通流的发展,将交通事件划分为三个时间阶段,包括事件发生阶段、事件处理阶段、事件恢复阶段。对事件发展的三阶段过程中交通流的演化过程进行详细分析,找出交通事件下影响交通流的关键因素,除了事件本身的严重性外,事件清理时间是影响事件瓶颈处车辆排队的决定性因素。(2)在交通事件发生时,分析交通流特性的基础上,基于流量守恒定律和交通波波速公式,推导出道路堵塞时排队车辆数的动态计算公式,通过集结波与消散波传播原理以及积分学方法建模得出排队车辆总延误的动态计算模型。同时分析了交通状态判别与交通量计算两个模块是相互影响、耦合、串联的因果关系。(3)通过简化假设的方法,对发生交通事件后事件的发展不加干预措施的情况下分析交通流的影响,在不同的条件下分析事件的发展,并对经典红绿灯模型进行了简单的分析对比。本文基于湖南省长沙市道路交通的实际情况,通过采集长沙市天心区芙蓉南路与豹塘路、雀园路两个交叉路口的数据进行实验,利用应用算例和VISSIM仿真软件对本文算法的有效性进行验证,结果表明,排队车辆数随着事件持续时间的增加呈分段线性变化,而所有排队车辆的总延误随着交通事件处理时间的增加呈二次平方变化。此模型和结论可作为交管部门对事件发生后制定合理救援措施的理论依据。