通过对交通事故影响因素及相关性分析，筛选出主要影响交通事故死亡人数的影响指标为GDP、人口数、机动车驾驶人数、公路里程、公路旅客周转量、公路货运量、公路货运周转量，利用GM（1，1）、BP神经网络分别对1998-2017年交通事故死亡人数进行拟合，GM（1，1）、BP神经网络拟合平均误差分别为9.22%，1.95%，由此说明BP神经网络拟合效果优于GM（1，1），利用GM（1，1）、BP神经网络模型分别对2018-2019年交通事故死亡人数进行预测，GM（1，1）预测2018-2019年交通事故死亡人数分别为5.2、4.7万人，BP神经网络预测2018-2019年交通事故死亡人数皆为6.0万人，GM（1，1）、BP神经网络预测平均误差分别为21.4%、4.8%，由此说明BP神经网络预测结果更加准确，该预测方法、结果为交通部门管理工作提供参考，实现交通事故向预防性转变。
