地铁在城市交通运输中发挥着越来越重要的作用，而维护工作无疑是地铁安全运行的首要保障。目前，国内外对于地铁的安全风险分析主要集中在施工和日常运营过程中，而对于地铁维护工作的安全风险，尤其是维护工人的职业安全风险研究却鲜有涉及。由于目前有关地铁维护工作人员的安全事故相比于建筑业数量较少，因此识别事故前馈信号具有提高安全绩效的巨大潜力。本文的研究目标从事故前馈信号的视角，分析地铁项目维护工作安全风险以及对安全风险进行预测的方法。　　 文章首先对国内外关于维护工作的安全风险研究成果进行了详细的综述，指出了现有研究的不足，即国内外缺乏对地铁维护工作的安全风险研究，且对于维护工作的安全风险前馈信号研究不足。针对以上研究不足，文章的主要研究内容包括：(1)根据纽约市捷运局(New York City Transit)关于地铁维护作业的安全事故的数据统计，并结合地铁维护工作的作业特点，识别出地铁维护工作的主要安全危险源；(2)选取第一危险源“车辆撞击”作为研究对象，数据选取美国职业安全健康协会(OSHA) 2000年-2008年间的共计380起车辆撞击事故。通过PalCFs调查模型对事故案例进行分析，得到可能的前馈信号，并通过调查问卷的形式对得出的前馈信号的可用性及有效性进行评价和验证；(3)通过改进事故序列前馈信号模型MASP (Modified Accident Sequence Precursor)对前馈信号进行安全风险概率计算；(4)构建基于KLR模型的安全风险预测模型。首先对各类前馈信号的预警能力进行评价；在此基础上，根据噪音—信号比最小的原则建立预警指标的安全阈值，对预警指标发出的危险信号进行判断；最后构建综合预警指标对预警期内的安全风险进行评价，并根据预警等级判定预警期内的安全风险级别。最后，基于前馈信号的稀有事件安全风险概率计算出预警期内的事故安全风险概率值。　　 通过以上研究，文章以期能够识别地铁项目维护工作的主要安全危险源，并且把视角更多的放在地铁项目维护工作的安全风险前馈信号上，增强人们对地铁项目维护工作的安全风险的认识、评价以及预防，最大程度的保证地铁的安全使用，保障持续的发挥基础效用，为地铁项目维护工作的安全事故的预防打下良好的理论基础，具有重要的理论和实际价值。