在高速公路发展过程中,不良天气条件严重威胁车辆行车安全性。无论是何种设计理念均把高速公路全线天气状态考虑为一致,忽略天气差异性对行车环境的影响,特别是山区水系发达、空气容易凝结而形成大面积雾区。本文以雾天环境下的高速公路行车环境及运行车辆为主要研究对象,从雾天不同能见度下道路环境对驾驶员的不同影响程度出发,以能见度、曲线半径和道路纵坡为影响雾天运行车速的主要因素,分小型车及大型车两种车型建立回归预测模型和BP人工神经网络模型,进而对不同约束条件下的小型车和大型车进行运行车速预测。论文首先通过对雾环境形成的时空条件及雾天分类进行分析,研究雾天对道路环境及驾驶员视觉影响机理;结合不同因素在雾天的变化与运行车速分布规律,确定影响运行车速的主要因素为能见度、曲线半径及纵坡。其次,以山区高速公路为主要试验对象,选择重庆附近的三条高速公路作为试验路段,以现场和视频采集主要试验数据,并对运行车速及能见度进行分类与处理。针对高速公路上运行车辆车型特点,分车型对高速公路的断面车速进行分布规律描述性统计,并对能见度低于200m和高于200m时运行车速与能见度进行相关性检验。检验结果表明,当能见度低于200m时,能见度与运行车速具有极强相关性,当能见度高于200m时,能见度与运行车速相关性较低,且在能见度低于150m时,道路线形对运行车速几乎无影响。因此,确定了雾天能见度阈值为200m,运行车速预测模型分段阈值为150m。最后,通过分析能见度变化规律,当能见度低于150m时,以50m为单元,采用分段回归方法分车型建立运行车速预测模型;当能见度介于150m～200m时,以能见度为运行车速主要影响因素,能见度介于200m～500m时,以曲线半径、纵坡为为运行车速主要影响因素;进而分车型构建人工神经网络运行车速预测模型。其预测结果表明,预测离差控制及误差收敛较好,预测效果良好。研究成果能够为提高高速公路的安全水平与畅通保障能力及高速公路雾天灾害天气下车速管理决策提供理论依据,同时为高速公路路线方案比选、通过雾区时的线形安全性设计、交通工程设施与外场设施设置提供理论支撑。