对道路进行交通安全评价是交通安全研究中一个重要的方面，但现有的交通安全评价多数一方面以事故数据作为评价的依据，缺乏对道路情况对交通安全影响的评价；另一方面，对道路交通安全的评价多在区域级别进行，对具体的路段的评价较少；且评价方法多以事故率法和层次法等为主。针对这些情况，本文提出从道路安全影响因素的角度进行评价。 首先分析了道路交通安全的影响因素，并对这些影响因素进行了筛选，确定了交通安全评价指标。在对交通安全评价方法进行分析比较后采取人工神经网络的评价方法，应用了人工神经网络中较成熟的BP神经网络，且运用MATLAB软件进行神经网络的创建，并把道路安全评价比较成熟的路段作为样本，对BP神经网络进行训练，运用训练好的网络进行了实例评价。同时利用MATLAB中的GUI图形用户界面实现了上述安全评价，结果表明该方法进一步提高了评价的效率。神经网络训练和实例评价的数据与实际道路情况基本符合。 基于人工神经网络的道路交通安全评价还可应用于交通事故预测、事故多发路段判定、交通事故黑点排查等方面，对交通安全研究有重要意义。