高速公路出入口匝道是高速公路的重要组成部分,是交通事故频发地区,但由于其自身的特殊性以及诸多因素的影响,导致匝道发生交通事故后不仅会造成人员造成伤亡,还会严重影响高速公路的行车畅通。本文运用交通冲突技术和神经网络算法,综合考虑行驶车辆、驾驶员和高速公路线形等因素对出入口匝道的影响,开展高速公路出入口的匝道安全研究。首先,通过引入交通冲突技术研究高速公路出入口匝道安全性,对交通冲突技术的特点、交通冲突的产生过程和交通冲突技术的适应范围进行分析。对出入口匝道交通流特性进行了分析,对不同交通流状况的特点、运行机理和安全特征进行分析。然后,对影响高速公路出入口匝道的安全性的因素进行了分析。主要包括出入口匝道交通流的安全性、驾驶行为的安全性和几何道路线形以及限速对高速公路出入口匝道安全性的影响,为之后的安全预测模型建立提供指标依据。最后,对人工神经元、人工神经网络及特点进行分析。分析BP网络的特点,构成和学习算法,并选取BP网络建立了基于BP神经网络的高速公路出入口安全性预测模型。通过使用人工调查为主录像调查为辅的调查方法获取京津高速牛堡屯收费站出入口匝道的交通数据,并使用基于BP神经网络的高速公路出入口匝道安全性预测模型对交通冲突进行预测。将交通冲突数的预测结果与实际交通冲突数进行比较发现,预测结果能较好的反映高速公路入口匝道的交通冲突的变化规律,基于BP神经网络的高速公路出入口匝道安全性预测模型对高速公路出入口匝道安全性研究具有一定的意义。