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    交通事故频数进行了预测分析，结果表明该模型能够克服数据随机波动对预测精度的影响，具有较强的工程实用性。卫丽君等建立了灰色神经网络模型，通过动量项和自适应。报名方法、分析向基于多变量复杂建模分析逐步转变。无论是离散选择模型还是智能分类模型，其优缺点都十分明显，分别适用于不同的数据格式和分析需求。离散选择模型对变量之间的。报名方法、计算。关联知识挖掘。关联知识反映一个事件和其他事件之间的依赖程度，在数据库中的表现就是结构化数据结构之间的关联形式。这种关联形式可分为因果关联、时序关联。

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    其含义为生产或生活由于受到事故影响间接产生的损失，如车辆停运、道路拥堵、劳动力丧失等；第三类是近几年逐渐受到重视的生活质量损失，其含义为交通事故受害者群体的。报名方法、其定量预测方法根据预测范围分为宏观预测和微观预测两种。宏观预测是对***、区域或城市的事故整体水平进行预测分析。预测目的是分析研究社会经济发展、人口数量变化。报名方法、有序回归模型。化等将事故严重程度细分为个等级分别建立神经网络模型，结果表明是否采用安全措施、是否酒驾、驾驶人年龄、性别和车辆用途与事故严重程度直接相关。

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    概率建模：等根据美国加州年高速公路交通事故统计数据，建立了车道、路外事故率泊松回归模型，结果表明：路国内外研究综述侧护肩和中央护栏设置对事故发生有显著影响。报名方法、典型的非线国内外研究综述性预测方法。神经网络具有表示任意非线性关系和自学习的能力，其预测功能主要是基于很好的函数逼近性质，因此能够解决很多具有复杂不确定性。报名方法、从整体上把握数据的内涵特征。最常用的概念描述是基于统计学的传统均值、众数、中位数、偏差和方差等描述性统计方法，或者利用联机分析处理技术实现数据的多维查询。

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    因而有可能出现量化结果与定性分析结果不符的现象，有时难以找到合适的回归模型类型予以修正。此外，当影响因素错综复杂或相关因素数据无法获取时，即使增加样本量。报名方法、含义的聚类规则来判断。预测型知识挖掘。预测型知识是由历史的和当前数据产生并能预测未来趋势的规律。以预测为目的的数据集通常包含时间属性，因此可以认作是以时间。报名方法、事故预测主要是将各个单项结果加权处理或作为另一模型输入层的组合法。近年来，己有学者将组合预测应用于交通安研究领域，并取得了一定成果。王绩等根据年道路交通。

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    时间序列预测法时间序列分析（是基于随机过程理论和数理统计学原理，探究由长期趋势、季节变动、周期变动和随机变动引起现象变化的动态规律，根据过去数据预测未来。报名方法、分类回归树、神经网络和模型分析了韩国道路交通事故相关因素对事故严重程度之间的影响，结果表明使用安全带和头盜等保护措施能够有效的降低事故中的人员伤亡。报名方法、汽车保有量、非机动车拥有量以及交通法规政策对交通安全的影响。交通事故宏观预测可对较大区域范围的路网安全进行全面分析，预测交通安全的变化趋势，从而为制定宏观。

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