危险货物物流产业链中,运输是关键的一环。近年来随着危险货物货运量的增加,道路运输事故频发。为预防运输事故的发生,各大企业逐渐提高管理水平,升级监管技术,配备了车载预警系统。车载预警系统可对运输时驾驶人员的不规范驾驶行为及时作出预警提示,提醒驾驶人员规范驾驶行为。但由于道路运输过程中受很多不确定因素的影响,预警系统普及时间较短,目前国内危险货物运输预警系统面临预警指标单一,考虑因素固定,各类预警之间相互独立,速度预警值不能随着环境的变化而变化,缺少综合性预警报警提示等问题。因此深入研究不确定条件下危险货物运输影响因素并建立综合性风险预警模型对预防事故的发生、降低危险货物在运输过程中造成的人员伤亡或经济损失均具有重要的现实意义。为研究危险货物道路运输影响因素对事故的影响及其之间的相关性,本文使用Python爬虫获取近三年来危险货物运输事故数据,通过事故分析,从驾驶人员、环境、管理、设施、危险货物五方面出发,以事故后果为研究对象,确定了19个影响因素,建立结构方程模型,通过验证性因素分析对指标体系进行筛选,确定最终指标体系。基于AMOS得出各影响因素的因素负荷量及其之间的相关性和对事故的解释程度。最终结果显示:结构方程模型对事故的解释程度达到70%,模型拟合较好。为研究不确定条件下危险货物道路运输预警模型,基于预警模型理论,以LNG槽罐车事故后果为研究对象,建立以危险性、威胁性、驾驶人员行为不确定性和事故后果为基础的综合性预警模型。通过网络和预警系统获取最新事故数据与实时数据,利用预警模型得到不同状态下车辆运输风险,基于SPSS对结果进行分析并确定最佳风险预警报警区间和风险阈值。最后与逻辑回归模型、基于驾驶行为分析的逻辑回归模型、分类朴素贝叶斯模型进行比较,结果显示,预警模型、逻辑回归、基于驾驶行为分析的逻辑回归模型、分类朴素贝叶斯模型的召回率分别为95.12%,97.47%,94.83%,69.74%。预警模型结果与最高结果全因素逻辑回归模型结果相近且高于单独分析的驾驶行为预警模型和全因素分类朴素贝叶斯模型,预测结果可以接受,更加证实了预警模型的有效性。