山区高速公路是高速公路网的重要组成部分之一,由于其位于地形、地质条件复杂的山区环境,可选用的道路线形设计指标非常受限,尤其是在弯道路段。实践证明,道路线形对公路交通安全有着显著的影响,不合理的道路线形往往是交通事故的诱因之一,良好的道路线形应满足车辆的行驶特性,兼顾驾驶员心理需求,如连续性、舒适性等。而在道路线形的连续性、一致性以及舒适性等指标的评价中,车速是重要的参考指标之一,开展车速的变化特性研究,建立车速的预测模型,对于道路线形的优化设计以及后续的安全性评价具有重要意义。在车速预测方面,相关研究主要围绕特征断面的地点车速开展,但断面车速难以反映车速的连续变化特性。本文在山区高速公路弯道路段汽车车速的连续变化特性方面展开研究,基于此建立了车速的预测模型,为山区高速公路弯道线形的优化设计以及科学评价提供理论依据,同时,为山区高速公路弯道路段的限速提供决策支持。首先,为获取研究所需的山区高速公路弯道路段的车速信息,论文制定了车速信息采集的实验方案。选取典型山区高速公路—京港澳高速公路粤北段作为实验路段,采用GPS设备进行车速信息的实时采集,并对采集到的原始数据进行处理,包含平滑滤波、数据修正、数据筛选等。其次,依据实测车速信息,研究山区高速公路弯道路段汽车车速的连续变化特性,分析车速、加速度的变化规律,并着重分析了弯道半径、纵坡坡度以及弯道长度等因素对车速大小、车速变化幅度的影响。最后,在车速变化特性分析结论的基础上,提取了影响车速变化的弯道半径、纵坡坡度以及弯道长度等指标,并结合BP神经网络的算法原理,设计BP网络的结构参数,以建立山区高速公路弯道路段汽车车速预测模型。为了验证该模型的有效性,采用MATLAB工具箱编程实现模型,并结合京港澳高速公路粤北段的实测车速,分析模型的实际应用效果。分析结果表明,本文建立的车速预测模型的预测结果较为可靠,预测得到的车速能够较好地符合山区高速公路弯道路段的实际车速,可以将该车速预测方法应用于山区高速公路弯道路段的道路线形优化设计以及车速限制方面。