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通过对道路交通事故影响因素的分析,建立了关于道路交通事故影响因素的层次结构模型,并根据此模型建立基于RBF神经网络的道路交通事故计算机仿真预测方法。结合我国1978~2007年道路交通事故次数对RBF神经网络进行训练、检验和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明RBF神经网络的平均误差和收敛次数分别为1.19%和701次,而BP神经网络则为9.8%和2401次,可见RBF神经网络具有更快的运算速度和更高的精度。