论文将道路交通安全理论与路网规划设计原理有机结合,应用神经网络技术、聚类分析技术、方差分析与概率分布原理、最优化理论等,对城市干道路网在规划阶段的潜在事故多发点鉴别及安全改善问题开展了研究工作。具体研究内容包括城市干道系统事故预测模型研究、面向规划阶段的路网潜在事故多发点及其诱导因素鉴别研究、干道系统交通安全分级标准研究、考虑交通安全因素的路网改善技术研究等4个方面。论文研究路线如下:首先,分析课题研究所需数据的种类及构成,制定了数据采集方案,在此基础上实施了大范围的交通调查和数据收集工作。在数据处理中,应用了节点和线路OD反推技术进行流量补遗,并对线路OD反推技术进行了改进。论文尝试应用TransCAD交通规划软件进行数据存储和调用,结果令人满意。从研究内容体系总体要求角度,确定了建立事故预测模型的目标及模型结构。分析了交通事故数据的统计分布特点,并应用聚类分析技术对路段及交叉口进行了分类。然后,应用逐步回归分析方法对各类型路段及交叉口标定出了Logistic多元非线性事故预测模型,另外还建立了高峰时段事故指标与v/c关系模型。这些预测模型为开展干道路网规划阶段的交通安全研究提供了准确、可靠的事故预测数据。其次,归纳、总结了各种事故多发点鉴别方法的优缺点及适用条件,并结合案例分析揭示了事故多发点鉴别本质。在此基础上,针对面向规划阶段鉴别路网潜在事故多发点的目标,建立了基于BP神经网络的潜在事故多发路段和潜在事故多发路口鉴别模型。本文提出的事故多发点鉴别方法是一种基于事故预测的事前鉴别方法,与传统的以事后鉴别为主的方法相比具有以下两个方面的突出特点:考虑的鉴别因素全面并与路网规划成果有机结合,多发点数量并不严格受限而是以不遗漏可疑地点做为数量确定原则。最后,针对鉴别出的潜在事故多发点,提出基于方差分析和概率分布的诱导因素鉴别模型。提出基于交叉分类原理的路网单元交通安全分级标准确定方法,根据适应交通量、事故次数及当量受伤人数等指标建立了路段及交叉口的交通安全分级标准,对路网单元进行交通安全状况评价。提出基于路网单元安全水平的路网安全度指数概念,并根据安全度指数确定了路网的交通安全分级标准,该分级标准可对整个路网进行交通安全质量评价。然后,分析了基于交通安全评价与改善目的的路网结构及其描述方法。在此基础上,针对定性路网规划方法,提出了由事故预测、危险点及其诱导因素鉴别、路网单元安全水平分析、路网总体安全性能评价等四个功能模块组成的路网规划方案交通安全评价与路网改进方法。针对定量路网规划问题,建立了出行时间和交通安全综合成本最小化的路网优化双层规划模型,提出了交通安全成本与出行时间成本之间的换算方法,并探讨了求解模型的算法。尝试了将高峰时段预测事故次数作为路阻函数组成部分的可行性,以及高峰时段考虑交通安全因素的流量分配实现方法。最后,以哈尔滨市市区2010年规划路网方案中的局部路网为对象,针对定性路网规划方案中的交通安全评价与路网改进问题进行了案例研究,验证了前述理论和方法的可行性。同时,在该路网上进行了高峰时段考虑交通安全因素的流量分配试验研究。论文取得了以下研究成果:(1)建立了一套由24个预测模型组成的城市干道系统事故预测模型库,为路网规划方案的事故预测提供了实用模型。(2)建立了基于BP神经网络技术的面向规划阶段的潜在事故多发路段和潜在事故多发路口鉴别模型,从而在路网规划过程中及时查明交通安全隐患。(3)建立了基于方差分析和概率分布的潜在事故多发点事故诱导因素鉴别模型,用以搜索事故诱导因素。(4)建立了路段及交叉口的交通安全分级标准,提出了路网安全度指数概念及基于安全度指数的路网交通安全分级标准。(5)提出了由事故预测、危险点及其诱导因素鉴别、路网单元安全水平分析、路网总体安全性能评价等四个功能模块组成的定性路网规划方案交通安全评价与路网改进方法。(6)建立了出行时间和交通安全综合成本最小化的路网优化双层规划模型,并探讨了模型的求解算法。