近几十年来，随着交通运输事业的迅速发展，高速公路因为其快速、安全、高效的特点在世界范围内得到了迅猛的发展。然而随着社会活动的日益频繁，高速公路的交通需求呈现出爆发性的增长，这使得高速公路开始出现交通拥堵、事故频发等一系列的交通问题。在这样的背景下，能够充分挖掘高速公路通行效率、提高行车安全的主动式交通管理技术应运而生。其通过实时的采集高速公路的相关交通数据，利用交通预测模型识别出不利的交通状态，主动的、动态的、自动的对高速公路进行管理与控制。　　可变限速控制作为主动式交通管理的重要控制手段之一，近些年得到世界各国交通管理者的广泛重视。然而目前对可变限速控制相关的研究还并不成熟，尤其对其基础理论的研究还远远不够，可变限速控制获得效率、安全利益的机理还不明确。所以，对可变限速控制的基础理论进行研究，对可变限速系统优化控制方法及实施策略的科学制定具有重要的工程应用价值与理论意义。　　可变限速控制的基础理论研究主要包含可变限速控制驾驶行为特征研究、可变限速控制交通流建模研究、实时事故风险预测研究等主要几个方面。本文采用从交通实测到理论建模的研究思路，基于可变限速控制相关交通流数据，分析研究了可变限速控制下的驾驶行为特征，并在该特征的基础上建立了可变限速控制交通流模型，基于交通事故数据及相关交通流数据，建立了高速公路实时事故风险预测模型。主要工作如下:　　基于荷兰某高速公路可变限速控制下的交通数据，从平均速度、速度分布、驾驶员期望车速、速度离散性、平均车头时距、车头时距分布、交通流基本图等多个角度，对驾驶员在不同交通流状态、不同可变限速控制下的驾驶行为特征展开研究。研究发现，可变限速对驾驶员期望车速、交通流平均速度的影响并非线性，而是呈二次多项式关系特征;可变限速控制降低了车速离散性，然而过低的限速值反而会使离散性增大;可变限速控制下的较小车头时距、间距的比例明显降低，驾驶员在可变限速控制下有谨慎驾驶的行为特征;可变限速控制下的交通流关键密度有所提高，但是却降低了道路的通行能力。论文还对可变限速控制获得效率、安全利益的机理以及驾驶员对可变限速控制的遵从情况进行了讨论。　　考虑驾驶员激进特性的不同，对舒适驾驶(CD)模型进行了改进，建立了考虑驾驶员激进特性的元胞自动机单车道交通流模型——RF模型，数值模拟结果显示，与CD模型相比，RF模型对自由流交通状态的模拟更加合理，尤其是对车速离散性的模拟更加符合实际。结合可变限速控制下的驾驶行为特征，论文在RF模型的基础上建立了可变限速控制单车道及双车道元胞自动机模型，数值模拟结果显示模型能够成功模拟可变限速控制下的主要交通流特征，验证了模型的有效性。　　基于美国某高速公路的交通事故数据及相应交通流数据，应用支持向量机技术，分别建立了针对侧碰、追尾两种事故类型的实时事故风险预测模型。建模过程中对于不同的事故类型，集成了不同的事故风险识别变量，应用交叉验证参数寻优方法，选择出了最优的支持向量机模型参数。模型预测结果显示，支持向量机模型对于侧碰事故取得了与传统神将网络模型相当的预测精度，对于追尾事故则取得了更好的预测精度。此外，分别应用敏感性分析方法、F值变量选择方法对侧碰事故、追尾事故的显着事故风险识别变量进行了筛选，结果发现预测地点及其上游的车道间占有率差别、速度差别以及发生地的平均占有率是识别侧碰事故风险的有效特征变量，预测地点上下游的平均流量差别、平均速度差别以及预测地点的平均速度等是识别追尾事故风险的有效特征变量。　　这些工作丰富了现有的可变限速控制基础理论研究内容，为可变限速控制的具体应用与实施提供了更好的理论支持。