当前,我国高速公路大规模基建时代基本结束,高效的管理运营已经成为新时代发展的新需求。安全作为高速公路发展建设的核心,如何提高相关部门管控能力,降低事故发生率已经成为亟待解决的问题。随着高速公路信息采集技术及方式的发展,为交通管控技术的进一步优化提供了可能。本文从交通微观管控角度出发,利用数据挖掘技术对高速公路车间距控制系统关键技术进行研究,通过车距智能管控提升了道路运行安全,主要工作如下:首先,本文对驾驶员特性进行分析,充分考虑了驾驶员主观感受对车间安全距离的影响,利用K-Means聚类算法和支持向量机（SVM）分类算法对车辆轨迹数据进行挖掘,建立了驾驶员驾驶风格模型,弥补了现有典型安全车距模型的不足。根据驾驶风格确定驾驶员对应的反应时间,从汽车运动学的角度对车辆跟驰状态与制动过程进行了分析,标定了制动协调时间、前车的最大加速度、制动安全距离等关键参数,构建了基于驾驶风格的安全车距模型。进一步地,基于车距和车速两个影响驾驶安全性的关键要素,对车辆追尾风险等级进行了划分,建立了车辆追尾风险等级评价模型。然后根据不同的风险等级研究基于Krauss跟驰模型的车辆管控策略,通过消息推送的方式向风险车辆发送预警信息,实时监测风险车辆管控后的运行状态变化,并动态更新管控策略。最终构建了一个集数据采集、驾驶风格评估、安全车距计算、追尾风险等级评估、管控策略生成的高速公路车间距实时控制系统。基于上述研究,通过与陕西省交控集团研发的“云上高速”平台,获取陕西西安绕城高速公路的实际交通流量数据,挖掘数据内部规律,选定长安互通立交至曲江互通立交约4km断面区域作为仿真验证对象,通过SUMO与Python联合仿真,使用个体速度的标准差（SD）、相邻车辆的平均速度差（ASD）、碰撞时间（TTC）、一级风险预警率（FR）对车辆的安全状况进行评价,验证了基于驾驶风格的安全车距模型的可靠性和基于Krauss跟驰模型的管控策略的可行性。本文所搭建的高速公路车间距控制系统可以达到预期目标,有助于提升车辆行车安全性,为科学高效的高速公路管理和服务提供了技术支撑。