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伴随我国交通建设的不断提速，高速公路交通量大幅增加的同时，交通安全状况和高速公路通行效率之间矛盾也变得越发突出。准确诊断车辆运行风险并采取合理可行的速度管理措施显得尤为重要，而我国常用的速度管理方法多是静态控制，缺乏一定的连续性和动态性。当道路交通流出现不稳定状态时，在途车辆不能及时获知相关信息，增大了运行风险。因此，在分析车辆运行风险机理的基础上展开对车辆运行风险条件下的速度管理研究具有一定的意义。
车辆运行是一个涉及多方面的复杂系统，在这个系统中，任一项出现不可靠不协调状况都会增大车辆的运行风险。因此，首先对车辆运行风险的产生机理及影响因素进行深入研究，分析了车辆速度与运行风险的关系，总结了高速公路车辆运行风险分级方法并提炼相应指标。并以美国101公路检测器数据和典型路段的NGSIM车辆行驶数据为基础，先从车辆超速比例和速度连续性两方面分析道路断面和路段的车辆运行风险状况;然后基于模糊C均值聚类算法和交通冲突理论将车辆运行风险分级，即:高风险、一般风险和低风险，并确定了三类风险等级的边界条件。
其次，研究了基于速度短时预测的风险预判，判定了道路交通流环境的稳定性，分析车辆运行风险信息。运用小波神经网络模型对断面速度和流量进行短时预测，通过对断面2检测器获得的11个工作日速度、流量数据进行小波降噪，用降噪后的速度、流量数据验证预测模型的可靠性。仿真预测结论显示:小波神经网络能够对高速公路断面短时速度和流量整体发展趋势以及波动性进行比较精确的预测。结合预测断面速度、流量和三类风险的边界条件预判道路断面车辆运行风险。
最后，提出了车辆运行风险下的分级可变限速的速度管理方法，确定了分级可变限速方案中分级限速标志的设置间距。并以G4京港澳高速公路湖南段某高风险路段搭建VISSIM仿真环境，对分级可变限速方案进行验证。验证结果显示，当交通流环境出现不稳定状况时，采用分级可变限速方法相对于固定限速，能够使交通冲突率降低26.4％～35.2％。因此，分级可变限速控制能有效的降低车辆运行风险，是一种有效的车辆运行风险条件下的速度管理措施。
车辆运行是一个涉及多方面的复杂系统，在这个系统中，任一项出现不可靠不协调状况都会增大车辆的运行风险。因此，首先对车辆运行风险的产生机理及影响因素进行深入研究，分析了车辆速度与运行风险的关系，总结了高速公路车辆运行风险分级方法并提炼相应指标。并以美国101公路检测器数据和典型路段的NGSIM车辆行驶数据为基础，先从车辆超速比例和速度连续性两方面分析道路断面和路段的车辆运行风险状况;然后基于模糊C均值聚类算法和交通冲突理论将车辆运行风险分级，即:高风险、一般风险和低风险，并确定了三类风险等级的边界条件。
其次，研究了基于速度短时预测的风险预判，判定了道路交通流环境的稳定性，分析车辆运行风险信息。运用小波神经网络模型对断面速度和流量进行短时预测，通过对断面2检测器获得的11个工作日速度、流量数据进行小波降噪，用降噪后的速度、流量数据验证预测模型的可靠性。仿真预测结论显示:小波神经网络能够对高速公路断面短时速度和流量整体发展趋势以及波动性进行比较精确的预测。结合预测断面速度、流量和三类风险的边界条件预判道路断面车辆运行风险。
最后，提出了车辆运行风险下的分级可变限速的速度管理方法，确定了分级可变限速方案中分级限速标志的设置间距。并以G4京港澳高速公路湖南段某高风险路段搭建VISSIM仿真环境，对分级可变限速方案进行验证。验证结果显示，当交通流环境出现不稳定状况时，采用分级可变限速方法相对于固定限速，能够使交通冲突率降低26.4％～35.2％。因此，分级可变限速控制能有效的降低车辆运行风险，是一种有效的车辆运行风险条件下的速度管理措施。