公共场所人群拥挤事故日益增多，事故频率呈现逐年增加的趋势，造成严重的人员伤亡和财产损失，人群聚集的安全问题日益突出。 本论文在国内外已有的公共场所人群拥挤事故风险分析的基础上，结合公共场所人群拥挤心理特性和行为特性，采用连续人群流动模型和前后自回归模型对公共场所人群拥挤事故风险进行分析，并根据模型结果提出相应的风险减缓措施，有效的降低了公共场所人群拥挤风险。首先，识别公共场所人群拥挤的特性。公共场所人群拥挤特性从人群拥挤一般心理特性分析出发，重点分析从众心理和恐慌心理；人群运动特性主要包括自组织现象等；分析人群速度和密度的关系，提出最大人群忍受密度；采用社会力模型分析人群拥挤产生的内部压力。 其次以人群拥挤心理特性和运动特性作为基础，研究人群密度对人群拥挤风险的影响。利用澳大利亚Hughes提出的连续人群流动模型，从人群密度角度探讨了人群拥挤事故发生的机理。由于不同民族个体生理尺寸的差异，人群最大忍受密度不同，以此作为判断人群拥挤事故的标准，并结合我国情况提出我国人群最大忍受密度为9人/m<2>。最后设定我国的某个人群高度密集的拥挤事故场景，利用该模型进行拥挤事故分析。结果表明该模型可以用于预测密度非常高的拥挤事故，同时针对模型的结果提出相应的风险管理措施，避免拥挤事故发生。 再次通过标准的前后向白回归模型，利用功率谱密度对某个时间段测量所得的人群拥挤压力数据进行光谱分析，从而预测下一个时间段的人群拥挤压力。以英国乐队“Ride”的音乐会为实例，应用Hopkins et al(1993)测量获得的人群拥挤压力数据，采用前后自回归模型对该数据进行分析，结果表明该模型可以用于预测人群内部拥挤压力。预测人群内部拥挤压力可以帮助活动组织者及时发现人群拥挤风险，避免事故发生。 最后提出相应的安全管理措施，主要从人群管理、场所安全设计和安全管理角度考虑，包括组织者自身管理水平，严格控制人群的密度和人流的流量，事故应急救援等。