随着城市建设的日益完善,机动车成为人们出行的主要交通工具。然而,近年来交通事故的发生变得愈加频繁,根据交通部发布的数据中,有70%以上的交通事故是由于驾驶员导致的,因此规范的驾驶行为是道路行车安全必不可少的一环。与此同时,运输车队作为汽车专业运输单位,由于其行驶里程长、运输货物重要,其安全性更应得到重视,大多数车队管理还存在着管理理论和措施粗放落后的问题,不能满足车辆安全管理过程中的精细化和智能化需求。因此,对运输车队的安全管理开展深入研究势在必行。国内外现阶段针对车队安全管理评价的研究尚处于初期,一些车队在安全管理工作具体实施的过程中,往往只是重行驶,强调口头部署,无法了解车队中驾驶员实际的驾驶状况,无法对其进行正确的引导,不能做到规范驾驶,进而可能会出现安全隐患。因此车辆管理部门及各大保险公司为了减少车队的风险隐患,开始研究车队安全管理的方法。本文运用组合评价方法对车队行驶风险进行评估,并根据模型结果进行车队的安全管理。首先,对驾驶行为的数据进行预处理,经指标筛选、数据清洗等操作,形成建模原始数据,选用综合评价方法进行建模。首先利用熵值法对准则层内的指标进行方案层的求权重,再利用层次分析法对准则层内的指标求得权重后,将熵值法求得的权重用于优化层次分析法的判断矩阵,即可计算各车队的行驶风险得分。最后用关联规则方法对模型的结果进行验证,利用关联规则验证重要指标与风险评分的关联程度。结果数据表明,模型对车队风险评分结果关联程度较高,认为模型有效。最后进行车队的安全管理,首先针对全部车队进行安全管理,将全部车队根据模型结果划分为极不规范车队、不规范车队和较规范车队三类,对不同行驶风格的车队进行不同的安全管理,实现安全管理的多样性和独特性;接下来进行车队内部的安全管理,利用SWOT分析法,对企业内部安全管理进行优势与劣势分析、机遇和威胁分析,对该车队的安全管理提出更细致的建议。本文采用车辆行驶的实时报警数据,结合多种方法建立车队风险评估模型,将传统的静态评估转换为根据风险因素进行的动态评估,将传统车队风险事后分析转变为事前分析预防。该模型有利于车队安全管理系统对车辆进行及时监控,有利于保险公司根据风险评估结果对不同车队实现保险定价差异化,同时,有助于规范驾驶员的自身驾驶行为,为公共交通安全和车辆保险行业的发展开发了新途径。本文仍有一些不足,主要表现在以下两个方面:第一、无法得到各车队的具体出险数据,因此模型结果仅适用于车队之间行驶风险的横向对比。第二、从数据集来看,指标仍不够全面。评估驾驶风险时未考虑到路况、天气及驾驶员等客观因素指标;评价车队安全管理水平时,未考虑到企业经营状况相关指标。