减少交通事故发生是高速公路运营单位长期面临的主要任务,目前仅对交通事故预防不能满足现实和未来高速公路的发展要求。论文将主动预警控制思想引入交通安全管理中,构建实时、高效的交通事故风险预警模型,减少高速公路交通事故发生,为高速公路出行者提供安全、高效的体验。本论文立足于交通流对交通安全的影响,充分挖掘高速公路交通事故与交通流特性之间潜在的规律和特征,构建基于交通流的实时交通事故风险预警模型,为高速公路交通管理提供安全管理措施。首先,对比研究交通流参数与不同地貌高速公路的交通安全相关性,得出交通自然量、交通当量、客货比、跟车百分比、拥挤度、时间占有率与两类高速的交通安全有相关性,且与平原高速相关系数在[0.8,0.9],与山区高速相关系数在[0.7,0.8],得出高速公路交通安全的研究可以采用交通流参数,为下文展开交通流与交通安全之间的规律性研究奠定基础。然后,对交通流数据进行异常数据剔除、数据转化、Z-score规范化等数据预处理,将交通检测器中原始的17个变量降维至6个变量;从安全域的角度将6个交通流参数组合映射到状态空间,并设计BP神经网络对交通安全域边界估计实现安全状态和非安全状态分类,提出对模型有效性评价指标。实验结果表明,经过数据预处理极大地提高了模型训练效果,安全域边界估计中BP神经网络模型优于支持向量机SVM和Logistics回归模型,交通状态识别正确率83.4%、事故正确率66.7%和误报率6.6%。最后,分析不同交通流状态下的车辆运行安全性,采用主成分综合评价法对混合交通流状态进行风险评价,并采用概率密度估计方法制定风险预警等级标准,并以实际交通流检测数据验证预警模型的有效性和分级标准的合理性。本论文通过高速公路交通事故风险预警模型的研究,可以将高速公路交通安全处理问题向主动预警转变,提升交通安全水平。本研究为高速公路运营部门提供安全管理措施,具有一定的理论意义和实际应用价值。