城市道路交叉口是城市道路交通系统的重要节点,也是城市交通微观层次的一个重要组成部分,连接不同方向的道路形成路网,使路网中的车辆交叉运行。在城市道路平面交叉口,机动车、行人、非机动车等各种交通流从各个方向汇入,使得交叉口交通量大幅增加,造成交叉口秩序混乱,通行效率降低,较易导致交通事故。因此,必须加强对城市道路交通安全预警研究,找出事故发生规律,进而对城市道路交通安全状况做出预测。一旦某一交叉口出现异常事故,交通安全管理部门就可以根据警报,从导致事故发生的主要影响因素入手,对交叉口的几何设计、道路条件等进行优化改造,从而降低交叉口事故、提高交叉口安全水平。本文以神经网络为工具,通过对交叉口安全事故的预测与分析,对城市道路交叉口进行安全预警。本文根据预警理论分析出城市道路交叉口安全预警流程,同时得到城市道路交叉口安全预警与预测的关系,并通过研究国内外道路交通安全微观预测方法,选取神经网络方法建立城市道路交叉口安全预测模型；通过对城市道路交叉口的综合分析,建立了城市道路交叉口安全预警指标体系,并最终选取8个主要影响因素作为神经网络模型输入参数,交叉口事故数为神经网络模型的输出参数,建立基于RBF神经网络与BP神经网络的城市道路交叉口安全预测模型；结合北京市道路交叉口的相关统计资料进行实例研究,利用MATLAB仿真进行了模型的求解,预测结果表明,RBF神经网络用于城市道路交叉口安全预测的精度高于常用的BP神经网络；最后对RBF神经网络的事故预测结果进行了警情分析,并提出不同警度时,交通管理部门应该采取的措施。