随着全球经济的迅速发展以及汽车保有量的不断增加,交通所带来的问题渐渐突显出来。道路交通关系国计民生,交通事故一旦发生,不仅会带来财产的损失,甚至还会危及人们的生命安全。因此,使用科学有效的方法对交通事故进行分析,预防交通事故的发生,对保障人民生命财产安全以及国家经济发展具有重要意义。本文首先对鄱阳县2017-2019年发生的交通事故数据进行分析,采用统计分析法分析事故在时间、空间、类型以及不同气候等方面的规律。在此基础上,结合GIS系统进行核密度分析,鉴别研究该区域内事故多发路段。其次,运用Apriori算法分别对引发城区道路以及城郊公路交通事故发生的因素进行关联性分析,以便从根本上探求交通事故的发生机理,为进一步预防事故提供参考依据。最后,基于Matlab语言编写的BNT软件包,选用K2算法对样本数据进行结构学习,利用Netica软件进行参数学习,进而构建了基于贝叶斯网络的城区道路以及城郊公路交通事故预测模型。利用模型对研究区域交通事故进行预测以及原因分析,由分析得出是否按规定让行、操作不当以及超速行驶三个因素对城区道路交通事故的事故形态有较高影响。对城郊公路交通事故形态影响最大的因素为车型,其次为驾驶员操作不当、超速行驶以及道路线型等因素。研究结果基本符合实际情况,验证了该模型的科学性和实用性。基于GIS空间分析与统计分析相结合的方法,避免了事故分析的时空分离性,能更加准确识别交通事故的发生规律。同时,基于关联规则以及贝叶斯网络构建的交通事故预测模型,排除了无关因素对模型准确度的干扰,提升了模型的准确度。模型预测结果可以为交通管理部门在治理交通事故方面提供借鉴。