路网作为一个整体,在实际情况下,路网的拥堵的产生并非毫无规律可循的,而是主要由某些交叉路口的拥堵造成了一定范围的路网瘫痪。因交通事故等突发状况而导致的交通拥堵时常发生,所以,在路网规模基本确定后,通过分析路网的拓扑结构,识别出支撑路网的关键节点,并通过建立应急资源配置点的方式来保护这些节点,来避免路网全面瘫痪,是提高城市路网运行效率的一个简单而有效的途径。本文在对关键节点的评价方法进行总结分析的基础上,指出了现有评价方法存在的不足,即不能用单一的评价指标来评价节点的重要性。为了更好的对节点的重要性进行评价,需要对节点的各个指标进行综合评价。在对自组织竞争神经网络的理论和聚类原理进行研究的基础上,建立了关键节点的自组织竞争神经网络识别模型,使其能够基于节点的各项特征指标对节点的重要性作出综合的评价。本文以北京市二环内的区域路网中113个节点为研究对象,采用节点的加权度、介数和负荷度作为评价指标,作为识别模型的输入,通过聚类运算,把113个节点分为了6类,并根据各类节点的平均特性指标,把这6类分为了4个关键级别。通过与节点的实际情况相比较,说明关键节点的自组织竞争神经网络识别模型是可行的。然后,在总结应急资源选址问题求解方法的基础上,基于p-中心问题,建立了应急资源选址模型,并基于遗传算法对模型进行了算法设计。以识别出的第一级别关键节点为研究对象,在北京市二环内区域路网中建立应急资源选址模型,并利用MATLAB的遗传算法工具箱对模型进行了求解,最后确立了北京市二环内区域路网的应急资源配置点的具体位置。结果表明当路网产生应急需求点时,应急资源配置点可以在最短的时间内提供应急服务,有效地防止了拥堵的扩散,避免了道路网络的全面瘫痪。