近年来,随着社会经济的高速发展,高速公路的交通量也快速增长,对高速公路管理水平提出了更高的要求。高速公路入口匝道控制给现代化高速公路管理提供了参考方法,尤其在高速公路主线发生交通事故等突发事件时,能够在清障时间内维持交通秩序稳定。本文考虑到长期进行匝道控制在经济上和实际上不能完美适应高速公路的需求,提出了在事故条件下,对高速公路入口匝道进行控制的策略。分析了国内外几种典型的匝道控制方法,分析了各种方法的优缺点,提出适应本文实际条件的控制模型基础和构思。根据相关事故数据,分析了交通事故时持续时间分布规律,给出了事故平均持续时间长度,即与需要进行控制的总时间有关,初步探索了预测事故持续时间的方法。阐述了交通波的相关理论基础,根据交通波的发展过程,得出处理交通事故所需时间,再结合交通波速度确定交通波的传播范围,即交通事故影响范围,对处于影响范围之内的匝道进行控制。根据短时交通流的非线性特点,采用具有智能学习能力的神经网络预测方法,在MATLAB数学软件中,根据短时交通流数据及其特定条件构建了BP神经网络模型,完成了确定网络层数、隐含层节点数、训练函数等参数设置,并完成主线短期交通流预测。以短时交通流的预测为主,根据事故断面通行能力确定高速公路入口匝道容许通过车流量,同时根据交通事故影响范围确定受控制匝道数量,给出了调节率的计算公式,并用VISSIM仿真软件对控制方法进行了验证,对比控制前后的总行程时间和平均延误,结果表明：进行匝道控制之后,事故影响范围内交通流的总行程时间和延误时间都有明显减少,可以缓解主线交通压力,使交通流更加稳定,有利于维持交通秩序。