McMaster算法
加拿大McMaster大学的研究人员根据突变理论，即“函数中的一个变量产生非连续特性而其他变量只显示连续性变化”（Thom，1975），开发了McMaster算法。这种算法建立在这样的前提下，即当交通从拥挤状态向非拥挤状态变化时，流量和占有率变化平稳，而速度表现为突然的变化。使用从拥挤向非拥挤状态变化的流量-占有率关系的历史资料，开发一个流量-占有率模板，该模板在坐标轴上由四个区域组成，每个区域代表一个特别的交通状态。该算法的原理是在模板和观测数据之间作两次比较检查，第一次比较确定检测器附近是否拥挤，如果拥挤，通过检查下游检测器的交通状态确定拥挤的来源[2]。
与加州＃8算法相比，McMaster算法有很多明显的优点：在这个算法中，下游检测器的故障不会影响事件检测，这与加州＃8算法不同；在验证可能的事件时，它使用流量作为输入，而加州＃8使用占有率作为输入；平均检测时间为30s，比加州＃8要快；由于McMaster算法在验证事件时，考虑了偶发性拥挤，所以可以降低误警率。
McMaster算法主要的缺点是：该算法在定义阻塞与非阻塞边界时考虑了交通流及道路几何线形的变化，因而该算法需要对不同的地点和不同的数据集重新定义。这导致其可移植性较差，而且该算法预定的阻塞与非阻塞边界不能在实时运行过程中随时间变化