突发性交通事件易造成二次事故或长时间的拥堵，是造成高速公路拥堵和延误的主要原因之一。突发性交通事件的特征分析是有效管理突发事件的重要基础，事件持续时间是交通事件的主要特性之一。得到事件的影响因素，促进管理水平的提高；事件持续时间的预测能够为工作人员及出行者提供当前路况信息以及预测从而降低交通事故造成的影响。保证高速公路的正常运营。　　 研究首先收集了宁通高速、通启高速事件数据，并进行了转换及处理。对交通事故和车辆救助事件展开统计分析，得到交通事故持续时间均值等，车辆救助事件持续时间均值等主要信息。针对不同的数据，应用不同的分布模型进行拟合，发现事件持续时间数据分布具有右偏、重尾的特征，交通事故数据服从对数正态分布、对数Logistic分布；车辆救助事件不服从指定的任一分布模型。应用方差分析得到与事件持续时间具有显著影响的因素及其水平。　　 其次，在得到显著影响因素后，利用离线方法建立持续时间预测模型。应用多元回归方法建立以事件持续时间为因变量，各影响因素为自变量的多元回归方程，并用逐步回归方法对方程进行优化建立最优线性回归方程。为分析实际事件发生的实时性，利用生存分析方法进行在线建模预测。应用生存分析参数模型方法分析了事件持续时间的总体数据及各单个影响变量分类的数据，得到当事件持续时间小于167min时，事件瞬时结束的概率会逐渐增大；而当持续时间已经大于167min那么瞬时结束概率会越来越小。　　 为考虑任意一起交通事故的独立性，本文提出基于条件概率下的生存分析实现的方法及思路，并用实例试验了基于条件状态下的生存分析，给出了预测事件持续时间的一般过程，最终得到的累积结束概率图能够给出关于事件持续时间的预测值及其对应的概率值。该方法在计算机的帮助下，利用数据库知识可以很好地做出实时预测结果，同时能够保存实时事件的所有信息，通过大量交通事件信息资料的不断积累，不但可为事件的原因分析和改进措施提供宝贵的基础资料，而且还能够进一步提高新事件持续时间的预测精度。