现今,我国的经济水平已得到了很大程度的提升,随之而来的机动化水平也不断地提高,机动车保有量、高速公路通车里程和机动车驾驶人数等也在逐年增长,这也导致了高速公路交通事故的频发,对人民的生命和财产安全造成了严重的危害,对社会经济的发展造成了诸多不利影响。因此,对高速公路交通事故进行深入研究,探究各因素与事故之间的内在规律并提出有效的安全管理办法,对于降低交通事故造成的人员伤亡和财产损失具有重要意义。本文基于事故严重程度的分类模式,提出了一种基于贝叶斯网络的高速公路交通事故严重程度的预测模型,利用事故影响因素与事故严重程度的复杂关系构建模型。首先,展开对高速公路交通事故的致因分析,从人、车、路、环境四个方面分析了各因素变量与交通事故之间的关系。参考KABCO分类方法将事故严重程度分为轻伤事故、重伤事故和死亡事故三类,选择美国国家道路安全管理中心发布的GES(General Estimates System)中的事故数据作为分析样本,提取了 14个重要的因素变量,并对变量进行离散化处理。然后应用贝叶斯网络结构和参数学习算法,借助MATLAB软件学习获得高速公路交通事故严重程度预测模型的贝叶斯网络,利用团树传播算法构建基于贝叶斯网络的高速公路交通事故预测模型。通过模型网络的学习精度和模型预测命中率两个层面对构建的模型进行检验,结果证明模型的预测精度高,模型准确有效。最后在模型实例应用阶段,使用建立的模型预测因素变量在不同取值下高速公路交通事故严重程度的变化,并基于此提出相应的有效安全举措,同时运用模型对高速公路交通事故严重程度的预测分析,可为相关管理部门制定科学合理的事故应对决策提供技术服务,以提高安全管理的效率,降低事故带来的损害。