我国城镇化人口超过60%,城市成为人口的主要聚集地,城市中各类要素高频流动的需求带动城市物流的蓬勃发展,同时城市物流公共安全事件呈现出多样性、复杂性、紧迫性和不确定性等特点,城市公共安全、经济社会运行秩序和人民生命财产安全受到严重威胁。为实现城市物流公共安全风险的有效治理,一方面需要认清城市物流运营对公共安全影响较大的风险因素,完善治理方案,另一方面需要对现实困境进一步分析,归纳当前城市物流公共安全事件的发生特征及规律,进而构建高效且精细的城市物流公共安全风险治理方案。以前的物流企业为保证物流运营安全,大多采取加强监管、安全宣传等传统手段。但是,巨大的人力和物力等资源的耗费给物流企业增加较大的经济负担。虽然目前物流风险研究领域已存在大量的理论思想与方法,但是仍亟需解决很多现实问题。目前的物流风险管理研究过度依赖经验判断和专家知识,风险分析方法理论研究需要继续完善;此外,由于事故数据记录没有统一的规范,导致数据的结构化程度不同,如何对非结构化以及半结构化的数据进行风险分析成为当前研究的热点问题之一。基于以上问题,本文依据风险管理理论的流程,完成的主要工作有:（1）统计分析2008～2020年城市物流公共安全事故。分别对事故类型、事故时间、风险源、后果等多个角度作统计,并结合死亡人数、事故等级等指标对事故特征进行分析,详细梳理事故风险因素及相关规律,使后续风险因素集的建立有据可依;（2）利用文献法与业务流程分析法对事故风险因素进行识别,建立风险因素候选集,采用NASA-TXL量表法得到各因素权重,在风险发生概率和风险损失程度两个属性下利用逼近于理想值的排序法对候选风险因素的重要性程度进行筛选梳理,建立最终的关键风险因素集。并对风险因素的独立性进行检验,为后续建立贝叶斯网络评估模型奠定基础;（3）提出了改进的Apriori算法快速挖掘频繁项集,设计出标准化的公共安全视角下的城市物流风险因素关联规则挖掘流程,运用数据分析和处理等手段,基于建立的关键风险因素集,对统计的235起事故进行分析,共得到374条风险因素关联规则,并对高支持度关联规则、高置信度关联规则以及所有关联规则进行可视化展示。通过可视化结果可以得出城市物流风险因素关联规则呈现显著的聚集特征;（4）基于解释结构模型建立贝叶斯网络的初始结构,通过因果映射方法进行改进建立最终的贝叶斯网络动态风险评估模型。利用贝叶斯网络的推理功能对风险进行结果评估及原因推理,通过敏感度分析,揭示了“人-车-货”是造成事故的重要因素,结果表明贝叶斯网络在提升城市快递物流作业能力、规避公共安全风险方面是有效的。（5）提出了粒子群算法与广义回归神经网络算法相结合的风险等级预测模型优化方法。将模型预测结果与BP神经网络算法预测结果对比,结果显示PSOGRNN模型具有预测准确率高、稳定性高、误差较小的优点,对风险等级进行预测并提前相应的风险防控机制,降低事故造成的人民生命财产损失。本文共有图53幅,表49个,参考文献144篇。