摘要
智能交通系统（ITS）的快速发展为提高道路安全和效率带来了前所未有的机遇。
交通事故预测作为智能交通系统的重要组成部分，对于事故预防、道路拥堵缓解和应急响应至关重要。
本文对智能交通事故预测的研究进行了综述。
首先，介绍了智能交通系统和交通事故预测的概念，并阐述了其研究意义。
其次，回顾了交通事故预测的研究历史和现状，包括传统预测模型和基于机器学习的预测模型。
然后，重点介绍了当前智能交通事故预测的主要研究方法，包括数据来源、特征工程、预测模型构建与优化等方面。
最后，对现有研究进行了总结，并展望了智能交通事故预测的未来发展趋势。
关键词：智能交通系统；交通事故预测；机器学习；深度学习；预测模型
随着城市化进程的加速和机动车保有量的不断攀升，交通事故已成为全球性的公共安全问题，造成了巨大的人员伤亡和财产损失。
传统的交通事故预测方法主要依赖于历史事故数据和统计模型，难以准确预测未来交通事故的发生。
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