文 献 综 述
摘要：随着社会的不断向前发展，车辆也越来越多，同时随着而来的是交通事故频发这一令人痛心的现实，所以我们迫切地想知道哪些因素是导致车祸发生的主要因素以采取更具针对性的措施来减少车祸的发生。所以我们便需要针对这个问题进行分析研究。本文主要就是介绍一些现有的分析影响车祸产生的因素的方法。
关键词：车祸；影响因素；分析方法
一.研究背景
交通出行与我们的生活紧密相关，一直以来，都有专家学者在研究交通事故发生的原因，想要弄清楚影响车祸发生的因素，以便提出合理的交通法律法规来减少车祸的发生。这一工作量十分巨大，因为其中涉及到各个地方的行车习惯，交通规则等因素，需要很多人参与其中，一步步地完善以及更新。因此我便选择了我的毕业论文方向：基于线性回归的方法分析影响车祸发生的因素，我相信我最后得出的结果也会提醒我们该注意一些什么问题来避免车祸的发生。
二.研究现状
在认真阅读参考文献后，可以了解到现在已有的分析影响车祸发生因素的方法主要有灰色系统理论、Smeed模型预测、时间序列预测以及多元线性回归预测等。
首先我们来说灰色系统理论，灰色系统理论是由华中科大的邓聚龙教授所创立的，这种方法主要适用于我们所获得的数据比较少时的情形。灰色系统主要是指“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”，“贫信息”的不确定系统，它是以灰色模型（G,M）为核心的。它的优点是对于不确定因素的复杂系统预测效果好，且它所需要的样本数据少，即使是在较少的数据资料的情况下，它往往也能得出比较精确的预测结果。但是他也有着一些缺陷，当下，灰色系统理论还没有一个非常完善的体系，在一些特定情况下预测效果较差。但是这并不是就意味着灰色系统理论不可取，我们必须要知道，无论是灰色系统理论还是下面我们所介绍的方法都存在它们固有的缺陷，我们在处理遇到的实际问题时，最好是根据实际情况来选择更优的预测方法。就这个方法而言，现在也有着很多人在此基础上提出了一些改进措施，比如有人在基于多因子关联分析的基础上，利用灰色预测模型来对道路交通事故发生因素进行研究，还有人将马尔可夫链预测引入灰色预测模型。这些改进措施都是对实际问题的更新，在新的情况下用更合适的方法来分析研究。
接着我们介绍Smeed模型预测法。Smeed模型建立于1949年，它是最为经典并且也是应用广泛的道路交通安全模型之一。Smeed模型表示如下：
上式中，d表示死亡人数，v为机动车保有量，p为人口数，a、b为常数。在当时Smeed根据大量数据来证明了该模型的有效性，很多国家也对这个模型进行了修正以符合自己国家的实情。但是随着时代的发展，很多人对于这个模型是否还适用也提出了疑问。所以我们在使用这个模型时，一定要先验证这个模型是否符合我们现在的实际情况，对模型参数进行修正。
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