城市危险品运输为城市输送大量能源的同时,也给城市生态环境、城镇居民人身财产安全等方面带来了安全隐患,由于城市道路危险品运输安全管理有一定的特殊性和复杂性,传统人工的安全管理模式已经无法满足现代化危险品运输安全管理体系。针对危险品运输的特性,迫切需要构建一套科学的城市道路危险品运输安全管理系统,并进行优化研究。本文结合国内外专家学者建立的多套安全运输管理系统,从而确定系统所需的基本功能结构,然后集成多种现代化信息技术手段(物联网、GPS、GIS)搭建城市道路危险品运输安全管理系统,并对安全管理系统中的调度模块进行算法优化。(1)利用改进后的BP神经网络解决筛查是否符合危险品运输车辆安全通行的条件,改进的BP神经网络用于对两个配送点之间的路段进行归类,筛选出可通行备选路段和不宜通行路段,找出安全可通行备选路段确保危险品运输车辆能够安全高效的到达相应的配送点。(2)利用改进的蚁群算法对确定的配送点进行最短路径优化,以期通过改进后的算法模型降低运输车辆的油耗,减少在城市间的逗留时间。改进后的算法模型与传统的优化算法相比,运输车辆油耗降低9.18%,危险品运输车辆在城市间的逗留时间减少5.83%。所得结果证明该算法的合理性和有效性。