道路交通事故预测是道路交通安全研究的一项重要内容，预测的目的是为了掌握交通事故的未来发展状况，对交通安全措施的可行性和实施效果进行合理评价，有效地控制各影响因素，以达到减少交通事故的目的。 道路交通系统的非线性、随机性、动态性以及不确定性等特点，决定了作为道路交通系统行为特征量的道路交通事故预测的复杂性。论文在分析现有道路交通事故预测模型和方法的基础上，对适应道路交通系统多属性特点的道路交通事故预测方法进行了研究，并分别建立了道路交通事故宏观和微观预测方法。其中，针对灰色预测模型对随机波动性较大的数据序列预测精度较差的缺点，在道路交通事故灰色预测的基础上，引入马尔可夫链预测理论，建立了道路交通事故灰色马尔可夫预测方法，该模型兼有两者的优点，拓宽了灰色预测的应用范围。道路交通事故小波神经网络预测方法将小波变换与神经网络引入交通安全科学领域，并将两者有机地结合起来，构造交叉口交通冲突的微观预测模型，并在实际应用中取得了较好的效果。 同时，论文还提出了道路交通事故预测方法的选择和评价准则，并依此准则，对论文中所建立的事故预测模型进行了评价。