道路交通事故目前在世界范围内是第五大致死因素,而在道路交通事故中,高速公路单次交通事故的严重程度更大、伤亡人数更多。传统的高速公路风险管理是被动的、静态的管理,将重点放在了“事后”应急中,已无法适应高速公路现代化、智能化管理的需求。近年来,数据采集、分析技术的发展,以及交通事故预警系统的研发,使高速公路风险管理由“事后应急管理”开始转变为“事前主动防控”。高速公路风险“事前”管理是运用数据挖掘手段,通过对与高速公路交通事故相关的高精度交通流特征、天气条件等数据的分析,识别影响高速公路安全运行的风险因素,判断高速公路运行的安全状态,对当前运行环境下高速公路是否会发生事故进行精准预测。高速公路管理部门可以根据以上分析及预测结果,提前进行针对性的高速公路预警及布置应急工作,提升高速公路安全管控水平,降低交通事故发生数量,减轻事故严重程度。目前我国高速公路风险主动管理还处于初级阶段,需要科学、实用的方法对其建设进行支撑,因此本文以高速公路安全风险为研究对象,以高速公路交通流动态特征与气象条件的交互作用为切入点,运用风险分析理论架构,从风险识别、风险评估及风险预测三个角度对高速公路主动风险管理的关键技术进行研究,为高速公路管理部门制定风险防控措施提供决策支持,主要研究内容包括以下三个方面:(1)高速公路事故风险因素识别首先,利用关联规则挖掘方法识别影响高速公路安全运行的风险因素。在收集、整理并分析高速公路交通事故统计数据的基础上,发现影响高速公路安全运行的风险因素具有多层次、多维度的特点,且不同因素之间存在相关性,因此提出了基于Apriori算法改进的多维多层AHP加权Top-k关联规则挖掘算法的高速公路风险因素识别方法,该方法克服了传统统计分析方法无法避免的影响因素之间相关性问题,同时解决了经典关联规则需要在挖掘过程中设置最小支持度阈值导致错失重要关联规则的问题,实现了对影响高速公路安全运行风险因素的深度挖掘。通过对挖掘出来的关联规则进行筛选和对比分析,有效识别了影响高速公路安全的关键风险因素为交通流特征和天气特征,为接下来的高速公路安全状态评估提供了研究基础。(2)基于气象条件与交通流交互作用的高速公路安全状态划分和评价其次,对高速公路安全风险状态进行评估。综合考虑天气特征与交通流特征之间的关联关系,运用“病例-对照”样本结构数据匹配方法,提取高速公路交通事故发生点对应的事故发生前上下游交通流状态数据以及与其相匹配的高精度天气数据,避免了其他混杂因素的影响;在此基础上计算能够表征交通安全状态的复合指标,并采用随机森林算法筛选出变量重要度靠前的重要指标,解决了后面计算过程中的维度灾难问题。接着针对评价指标同时包含数值型数据与分类型数据的混合型数据特点,提出了基于模糊k-prototypes算法的高速公路安全状态划分方法,并基于贝叶斯Logistic回归方法评估不同交通安全状态对事故风险的影响。结果表明同时考虑天气和交通流动态特征条件下高速公路安全状态可以划分为6类,而只考虑交通流特征时只能将高速公路安全状态划分为5类,说明同时考虑天气条件和交通流动态特征条件下的高速公路安全状态划分的更加精细。(3)基于气象条件与交通流交互作用的高速公路事故风险预测最后,对高速公路安全风险进行预测。定量分析天气因素与交通流特征之间存在的交互效应,并证明了在高速公路安全风险评估中加入天气因素能够提升模型对高速公路事故风险的判别精度。接着在考虑天气因素与交通流特征的基础上提出了基于学习率自适应随机梯度提升算法的高速公路事故风险预测模型,实现对基于气象条件与交通流交互作用的高速公路安全风险进行预测。预测结果显示本文所建模型在同时考虑天气及交通流特征情况下预测准确率最高,同时在数据有缺失值及异常值情况下仍有较高的预测准确率。