随着经济的快速发展,我国高速公路通车里程增长迅速。据统计,截止2015年底,我国的高速公路通车里程已突破12万公里,跃居世界第一。高速公路具有行车速度高、通行能力大、运输成本低等优点,对于沿线经济的发展具有重要的推动作用。然而,由于其全封闭、立体交叉、对向车流分离等特殊的交通环境,高速公路发生追尾碰撞事故的风险远高于其他道路。且由于车速高,车流量大,高速公路追尾事故一旦发生,其后果往往十分严重。因此,对高速公路追尾事故严重程度影响因素进行分析,并提出相应的预防对策,具有十分重要的现实意义。在此背景下,本论文通过对我国某地区407起高速公路追尾事故进行分析,分别构建了基于累积Logistic的高速公路追尾事故严重程度概率预测模型和基于SVM的高速公路追尾事故严重程度预测模型。在累积Logistic模型中,利用混合逐步选择法,筛选出了驾驶员驾龄、车辆安全状况、地形、路表状况、天气、能见度等因素与追尾事故严重程度显著相关。在SVM模型中,引入灵敏度分析方法,发现驾驶员驾龄、车辆安全状况、是否超载、路表状况、道路线形、天气、能见度等因素对高速公路追尾事故严重程度具有显著影响。最后,本论文根据累积Logistic和SVM模型分析结果,分别从驾驶员、车辆、道路、环境四个方面对高速公路追尾事故严重程度影响因素进行了分析,并提出了相应的对策来预防高速公路追尾事故的发生,降低追尾事故的严重程度。