高速公路网络的不断完善为经济发展提供了巨大的帮助与便捷,但其引发的大量安全问题亦不容忽视。在高速公路运营过程中,安全分析及危险分析是提高高速公路安全管理水平的一个重要手段,准确的分析出高速公路危险性对事故预防工作具有重要的现实意义。高速公路事故的频发积累了大量的事故数据及信息,这些数据为研究和预测事故后果严重程度与影响因素之间的关系提供了有力支持。近年来,地理信息技术（GIS）、数据库技术、机器学习技术等信息技术的不断发展,为高速公路安全问题的研究提供了新的思路。本文对现有安全分析与评价方法进行了总结,将GIS技术、数据库技术、机器学习技术和知识库技术应用到高速公路安全问题研究中,以案例库为基础,设计并开发了高速公路危险分析系统。本文主要的工作如下:（1）收集了大量历史事故案例数据及国内外关于高速公路安全问题的研究文献,并对文献中的研究方法进行了总结归纳,提出了一种以案例库为基础的高速公路危险分析方法。（2）通过对高速公路事故的致因进行分析,结合国内关于高速公路的事故统计数据图表,阐述了驾驶人、车辆、道路及环境这四方面的因素对事故后果的影响;然后对事故案例的各项因素进行定义、分层和表达;最后基于My SQL数据库技术对影响因素及后果严重程度的字段进行设计,建立了高速公路事故案例库,实现了事故案例数据的分层储存、管理、调用。（3）以高速公路事故案例库为基础,结合高速公路事故特点,建立了事故关联模型,选取Apriori算法作为推理机用于事故数据的挖掘,推理出1387条关联规则知识,集合成可用于危险分析的知识库,并对推理出的部分知识进行了解释说明。（4）通过9种算法对比,确定RF随机森林为主要算法,决策树和朴素贝叶斯为对照算法进行数据的学习,实现危险分析。并以此方法为核心设计并开发了基于Arc GIS的高速公路危险分析系统,该系统可以实现事故案例库的管理、事故点分布显示、事故属性图表分析及高速公路危险分析。（5）以甬台温高速公路温州段项目的3500条事故案例为实例,通过机器学习得到了对高速公路事故严重程度影响较显著的11个因素作为关键因素,其中前5个关键因素按重要性排序依次为车辆条件（大货）,车辆条件（小客）,线路条件（直）,驾驶行为（未保持安全距离）,交通条件（四级）;最后对11个关键因素影响下的事故（财产损失、伤人事故和死亡事故）发生情况进行了分析。