道路交通安全问题是世界上所有国家面临的难题。我国的交通安全形势与其它国家相比更为严重。交通系统是一个人、车、路、环境构成的复杂动态系统,系统处于平衡状态时,没有事故发生,一旦平衡被打破,事故便会发生,因此针对交通事故发生机理进行分析,找出打破这个系统平衡点,导致事故发生的因素是解决交通安全问题的关键途径。目前交通事故分析方法经历了单因素理论、多因素理论和系统致因理论、仿真技术等发展过程,对事故分析由了单一的定性、定量的分析到系统观点的定性定量相结合的方法。本文在分析总结这些研究方法的基础上,针对我国道路交通事故数据库的特点,提出利用概率安全评估领域中运用广泛的贝叶斯网方法对交通事故发生机理进行分析。贝叶斯网理论能较好的处理缺少数据问题,主要用于不确定性知识表达、因果推理和诊断推理等。我国交通事故数据库中数据多维、稀疏、不全等的不利因素,为有效地识别和发现事故数据的新模式及其内在规律,本文提出应用贝叶斯网技术全面整理、分析交通事故数据的思想,并结合贝叶斯网推理应用实例进行具体阐述,利用贝叶斯网定性和定量分析相结合的特点为交通安全改善提供参考,指导交通改善工作进行。主要研究成果包括:首先,从人、车、路、环境四个方面对影响交通安全的交通系统各要素进行了系统分析和归纳,理清各因素与交通事故之间的关系;其次,对贝叶斯网建模的方法进行了探讨,提出了面向交通事故推理的贝叶斯网建模流程。再次,给出利用贝叶斯网对交通事故分析的具体建模步骤,包括:网络结构、条件概率确定方法、概率推理算法,并针对交通系统的“共因失效”问题进行探讨,提出利用贝叶斯网表达“共因失效”问题的方法。最后,利用前文所提出的建模方法,结合G104线湖州段一处事故多发路段的3年的交通事故数据,利用贝叶斯网进行了交通事故定性、定量分析的实证应用。