随着我国国民经济的迅速发展,交通需求迅速增长,城市的机动车保有量急剧增加,使得城市的交通问题更加突出。且目前我国的交通事件预防、预警预报和应急救援手段的发展相对滞后。如何有效预测和防止交通事件的发生,以及应急救援和快速疏散交通流,保障城市交通系统正常运行成为一个亟待研究的课题。　　本文从动态交通数据库设计、安全态势评估与预测模型构建和城市交通安全预警三个方面展开研究。首先在分析了国内外有关安全态势评估、交通状态判别以及安全预警技术的研究基础上,从城市交通堵塞和交通事故两个方面对影响城市道路交通安全的因素进行总结和分析。其次就交通信息、交通信息采集技术以及交通信息采集设备优化布局进行深入研究,重点从数据库功能、数据内容和数据库表三个方面进行了城市动态交通数据库设计。然后在对安全态势评估技术和直觉模糊决策理论研究基础上构建了交通安全态势评估模型,并运用神经网络技术来实现安全态势预测,提出了基于LVQ网络交通安全态势预测模型。最后结合城市路网交通安全态势评估研究成果,提出了城市交通安全预警系统框架,并对预警指标体系构建、警限区间划分和预警指标规范化进行相应研究。　　实例应用结果表明,构建的评估与预测模型能够实现对城市路网交通安全态势的评估和预测。