交通事故给人类社会造成巨大损失,为提高道路安全水平,世界各国均投入了大量人力、物力和财力进行交通事故研究,最大限度地防止交通事故发生。因此,揭示交通事故发生机理,建立交通事故预测模型,把握未来交通事故的发展趋势,对制定减少交通事故的对策,提高交通安全水平,具有重要的理论和现实意义。采用科学的预测方法建立道路事故预测模型,才能准确预计或推算交通事故的发展趋向、水平和程度。本文采用非参数统计方法进行交通事故预测,侧重于理论体系和量化模型的构建,利用非参数统计方法定性预测交通事故形态和时空分布变化趋势,引入非参数回归模型定量地进行宏观事故预测。在剖析事故的形态分布、时空分布特性基础上,采用适合交通事故分布趋势预测的Mann-Whitney、Cox-Stuart等模型进行预测黑龙江省近三年交通事故形态及时空分布的趋势。以事故总数和总死亡人数之间的关系为研究对象,构建了基于核回归、多项式回归、稳健估计的交通事故非参数回归预测模型。模型特点在于,进行交通事故预测时无需过份关注变量和因变量之间的关系,突破了函数关系形式需要假定的限制。此外,考虑到不同的密度估计方法将产生不同的非参数回归预测函数,且不同的小波基也将分解出不同的非参数回归预测函数,提出了基于小波分析的非参数回归交通事故预测建模方法。最后,根据近三年交通事故数据对未来年黑龙江省交通事故进行了非参数回归预测,通过聚类分析,给出相应的交通安全水平等级划分标准,对黑龙江省近、中、远期交通安全状况趋势进行了预测评价。