道路交通安全一直是人们广泛关注的焦点问题。而在所有道路交通安全问题中,冬季道路交通安全则具有其特殊性和重要性。我国北部地区冬季气候寒冷,冰雪灾害天气频繁,冬季道路路面泥泞、结冰、积雪等状况时有发生。路面情况的恶化增加了发生道路交通事故的可能性。冬季道路路面状况的恶化严重威胁道路使用者的生命安全。解决冬季恶劣天气导致的安全问题,关键是要进行科学合理的冬季道路维护。因而,有必要利用科学的分析方法评价冬季道路维护对交通安全的影响,为冬季道路维护措施的改进提供理论支撑。充足和准确的数据是保障事故分析准确性的重要条件。因此,本文将首先对美国爱达荷州交通运输部所提供的道路事故数据、冬季道路维护数据以及其他相关道路信息数据进行相关筛选和处理。通过设定多重筛选标准剔除与冬季道路维护相关性不大的事故数据,并且将其所提供的气温、湿度等无法运用到分析中的气候数据转换为一个气候严重性指数(WSI)以方便后续分析。同时,本文还汇总了所有道路事故数据,并对其时空分布规律进行了探究。在此基础上,本文构建出一个包括冬季道路维护措施在内的各个解释变量对冬季道路交通安全影响的冬季道路交通安全模型。在选择分析方法时,综合考虑泊松回归模型、负二项回归模型、贝叶斯网络模型、人工神经网络模型等多种常用模型,最终选择BP人工神经网络模型作为本文主体模型分析方法。并选用敏感度分析探究冬季道路维护对交通安全影响的大小。最终,将美国爱达荷州交通运输部数据代入所构建的冬季道路交通安全模型中,选取I-90和US 12两条道路数据作为最终的分析数据。在运用BP神经网络对I-90和US 12的数据进行分析和拟合后,运用敏感度分析方法定量表示冬季道路维护措施与事故数之间的相互关系。再辅以收益成本分析,探究冬季道路维护成本与其带来的安全效益间的关联。评价冬季道路维护对交通安全的影响。