随着我国国防交通运输的发展,各种军用车辆日益增多,军用车辆事故时有发生。做好准确、有效的军用车辆交通事故预测对巩固国防,提高部队战斗力起着重要作用。现阶段,军车车辆事故研究的方法还仅仅局限于概括总结经验,缺少量化处理的方法。本文通过运用BP神经网络来准确、有效的预测发生事故的概率,从而达到科学管理军用车辆,减少财产和人员损失的目的。概述了本文研究的背景、论文研究的目的和意义,国内外相关研究的方法和现状等。讲解了运用BP神经网络进行军用车辆事故预测的原理,BP神经网络是由大量的处理单元组成,具有较强的学习、平行计算、容错和抗干扰能力,由输入向量和目标输出建立模型来训练网络。为了克服BP神经网络在学习、训练中收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,本文采用了LM算法。分析了发生军用车辆事故的诸多因素,概括总结为驾驶员素质、安全管理制度、驾龄、日平均行驶里程、教育程度、外部环境和车辆状况七个因素,并通过问卷调查的方式为建立BP神经网络模型搜集样本。通过建立模型的检验,证明了BP神经网络用于军用车辆事故预测的可行性,具有很好的应用价值。