本论文通过对中国与西方发达国家道路交通安全状况研究对比，给出了道路交通事故致因理论，研究了道路交通事故宏观和微观预测理论与方法，并将基于交通事故致因理论及事故预测模型应用于道路交通安全管理信息系统，以对道路交通事故进行全面、科学、系统的分析和预测。具体内容为： 　　首先，对比分析工矿企业中典型的事故致因理论，借鉴海因里希的因果连锁理论、轨迹交叉论、威廉·哈顿(WilliamHaddon)的矩阵模型等，给出了用于分析道路交通事故的因果致因理论模型，运用该理论研究分析了形成济青(济南—青岛)高速公路交通事故不安全的系统因素，给出了减少高速公路交通事故的主动和被动性安全对策。 其次，针对道路交通安全已经成为全社会普遍关注的问题，并且交通安全状况随着道路交通系统各组成部分发展变化而改变的实情，从道路交通安全管理和决策的基础出发，对道路交通事故进行了宏观预测，以宏观把握国家或某一区域的交通安全状况的未来趋势变化，为道路交通安全管理机构制定交通安全政策提供科学依据。在预测方法方面，利用反馈神经网络(BP神经网络)，建立了具有动量项的神经网络预测模型和基于遗传算法的神经网络道路交通事故宏观预测模型。模型以交通事故死亡人数为输出变量(目标变量)，以机动车保有量、公路里程、人均GDP为输入变量(影响因素)。模型的训练利用1951年～1998年的道路交通事故数据为样本；模型的预测利用1999年～2004年的道路交通事故数据进行检验。计算结果表明，基于遗传算法(GA，GeneticAlgorithms)的神经网络模型预测精度较高，网络泛化能力强，结果更令人满意。 然后，在宏观研究的基础上，针对预防道路交通事故的微观问题，基于模糊数量化理论建立了道路交通事故微观预测模型。模型通过对道路交通事故的事故次数、死亡人数、受伤人数和直接经济损失四项指标及道路交通事故率分析，选取了事故率作为预测指标，从人、车、路组成的系统因素分析选定驾驶人的驾龄，道路的车道数、平曲线半径、纵坡度、路面情况、路口路段类型和路面宽度等作为主要影响因素，以及影响因素下的若干类目。模型的实例验证中，选取了307国道222.888～377.387km段的实际道路结构和交通事故数据进行计算，在此基础之上选取事故多发路段333.5～334.0km处对模型进行了具体应用。 最后，还将上述理论研究成果，借助基于地理信息系统的道路交通事故管理系统平台进行了嵌入式应用、可视化实现和交通安全状况评价，实现了道路交通事故的可视性和时空分析。