高速公路作为客运及货运最主要的运输载体,其交通安全一直是备受关注的热点。为提高山区高速公路的交通安全性,本文通过挖掘山区高速公路交通事故与其影响因素之间的关系,分别从交通事故数和事故严重程度两方面对山区高速公路的交通安全进行预测。基于重庆市高速公路交通事故数据,运用统计回归的方法建立山区高速公路交通事故数和事故严重程度预测模型,达到降低交通事故率、减少事故损失的目的。本文得到了以下主要成果:(1)结合卫星地图和微分理论设计了一套道路几何线形数据计算方法,据此计算得到了4条重庆市高速公路的几何线形数据,并基于线形指标一致的原则划分了事故数预测单元,验证了高速公路的预测单元事故数服从负二项分布。(2)根据路段事故数的统计分布特征建立了基于负二项回归的事故数预测模型。模型拟合结果表明路段长度、直线段长度、纵坡坡长、平曲线半径和平曲线偏角5项几何线形指标对预测单元事故率具有显著影响,且对预测单元事故数的影响程度依次降低。通过似然比检验和模型拟合优度检验,证明了负二项回归模型拟合效果优于泊松回归和零膨胀负二项回归模型。比较分析模型和实际数据反映的自变量与路段事故数之间的关系,以及路段单元整体事故率的实际值和预测值,验证了模型的可靠性。通过对模型进行实例应用,验证了事故数预测模型的可移植性。(3)基于交通事故影响因素的分析结果,从驾驶员、车辆、道路条件和环境特征系统中筛选出10项因素作为自变量,根据事故等级的划分方式建立了基于广义有序logit的事故严重程度预测模型。模型估计结果表明天气、事故形态、路段类型、道路线形、照明条件、事故发生季节以及时间对事故严重程度具有显著影响。对模型估计结果进行优势比分析,发现事故发生在桥梁路段、施工路段、夏季以及冬季时,事故等级为严重交通事故的概率更高。通过对模型进行似然比检验,并对比交通事故的真实严重等级与预测严重等级,验证了模型的预测准确性。将模型进行实例应用,验证了事故严重程度预测模型具有普遍适用性。