伴随着中国成为世界第一大公路运输市场，高速公路货运已成为其中不可或缺的重要环节。可是随着高速货运的大流量、大型重载化发展，高速公路货运安全性受到了极大挑战。基于此现状，本文通过基于G42沪宁高速公路的历史货车事故数据，有效的挖掘其潜在影响因素及影响规律，构建针对高速公路货车运行安全性的评价模型，可及时发现高速公路货车运行的高危路段和状态，提出有效且具针对性的安全改善措施，达到提升高速公路整体安全水平的目的。
　　基于G42高速公路历史货车事故数据，本文探究了货车事故的状态、时间、空间分布特征及货车事故的直接致因，并从货车速度、运行影响效应等角度分析了货车的运行特征;接着本文从道路环境因素、高速出入口区域因素、交通流因素三个角度入手，依次定量分析各个影响因子与货车事故率的关系，探究这些因素如何影响货车运行的风险。对高速公路货车运行安全的影响情况有了整体把握后，本文分别从高速公路出入口区域因素和交通流因素两个角度入手构建了货车运行安全性的评价模型。两个模型简要情况如下:
　　(1)利用Matlab软件基于贝叶斯网络原理进行网络结构和参数学习，构建了包含出入口区域多个因素和货车事故次数多个节点变量的贝叶斯网络模型，并通过检验剩余样本数据证明了模型的准确性，利用该模型可分析多个或单个出入口因素变量状态下高速公路的货车运行安全等级，模型结果表明高速出口鼻端上游0～500m范围内货车运行安全性最差;(2)通过VISSIM仿真软件基于G42高速公路的实际情况构建了仿真模型，并检验和证明了该模型输出结果的有效性，后利用该模型输出在各类交通流状态下的速度评价数据，利用历史货车事故数据及交通流数据拟合出亿车公里货车事故率与速度变异系数的关系后，将速度变异系数作为评价货车运行安全性的指标，构建了速度变异系数与交通流各因素间的回归模型，利用该模型可评价各种交通流状态下高速公路货车运行安全性，模型结果表明“交通量”与“驶出主线交通量占比”这两类因素与货车运行安全水平相关性最强且均与评价指标速度变异系数呈现正相关的关系。
　　本文最后将两个模型用来评价G15实例高速公路路段证明了模型的有效性并提出相应的安全改善措施。