1.一种基于对应分析模型的交通事故成因分析方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、输入交通违章数据和交通事故数据，并将交通违章数据和交通事故数据通过司机身份信息进行关联；

S2、交通事故类型和交通违章类型对应分析，首先进行探索性分析，使用数据透视图统计违章数据，并通过阈值法筛选出后续分析的违章样本数据；找出每种违章类型下对应的事故人群及其发生的事故类型，统计每种事故类型在所有事故类型中的占比；其次，选取有代表性的事故类别及其事故类型进行简单对应分析；

S3、交通事故类型与司机驾龄、性别及驾驶车辆的多元对应分析；从事故数据中提取事故责任方身份信息，及其对应的事故类型、肇事车辆品牌类型、司机驾龄以及性别四类信息；将t类事故类型、y类驾驶车辆类型、j类驾龄类别、性别一一对应，总共产生x＝(2*t*y*j)类组合；统计每一类组合所对应的人数，利用统计学中对多元对应分析的方法得出多重对应关系。

2.如权利要求1所述的基于对应分析模型的交通事故成因分析方法，其特征在于：步骤S1中，交通事故数据的特征向量为CS＝[C，K，V]，其中C为事故发生类型；K为人员信息，包括司机性别、驾龄、事故责任归属；V为车辆品牌信息；交通违章数据的特征向量为WS＝[A，H]，其中A为违章人员身份信息，H为违章人员的违章内容。

3.如权利要求1所述的基于对应分析模型的交通事故成因分析方法，其特征在于：所述步骤S2中，进行探索性分析具体为：S21、按照交通事故类型，将事故司机进行分类；

S22、根据事故司机信息，从交通违章数据表中筛选出事故司机的违章记录，统计每一事故类型司机各类违章的次数；

S23、根据统计后的各类违章数量，保留违章次数大于等于p次的违章类型，其中p为违章样本筛选阈值；

S24、计算每一类型交通事故对应的各种交通违章次数与每一类型交通违章的总次数的比值；

S25、以司机交通违章的比例为纵坐标，司机交通违章的类型为横坐标，将各类型交通事故的司机所发生的各类交通违章的比例绘制在此坐标系中，观察各类事故类型司机的各类违章的比例，初步探索事故与违章关系。

4.如权利要求3所述的基于对应分析模型的交通事故成因分析方法，其特征在于：所述步骤S24具体为，计算公式如下：交通事故A＝{a1，a2，…ai，…am}，其中ai为交通事故类型，m为事故类型次序；

事故人数K＝{k1，k2，…k3，…，km}，其中ki为发生交通事故类型为ai的人数；

违章类型B＝{b1，b2，…bi，…，bn}，bi为交通违章类型，n为违章类型次序；

违章人数 kmbn为司机交通事故类型是am的，其发生违章类型为bn的次数；

违章类型为m的司机的总人数

司机违章总次数

司机违章类型比例矩阵

5.如权利要求3所述的基于对应分析模型的交通事故成因分析方法，其特征在于：所述步骤S2中，选取有代表性的事故类别及其事故类型进行简单对应分析，选取的标准为：

其中，δn为各种事故类型的司机在每一类违章类型中的分布比例与总的事故类型人数分布比例2倍的差值；λ为事故类别与违章类别对应异常阈值；μ为每一类违章类型人数的阈值。

6.如权利要求1-5任一项所述的基于对应分析模型的交通事故成因分析方法，其特征在于：所述步骤S3中司机驾龄、性别、驾驶车辆类型与发生交通事故类型的多元对应分析包括以下步骤：S31、按照发生交通事故类型分类事故责任方司机；

S32、对这些司机的驾龄进行简单统计，得到司机发生事故数量在司机驾龄上的变化趋势；

S33、根据步骤S32得到的变化趋势，将事故责任方司机的驾龄进行分段分类；

S34、依据车辆的品牌系列将车辆分类；

S35、统计每类事故类型下各个司机的驾龄、性别、驾驶的车辆类型，进行合并同类统计得到总共产生x＝(2*t*y*j)类组合及每一类组合下对应的人数；

S36、将步骤S35得到的结果使用对应分析的方法得出多重对应关系，在二维空间坐标中以点与点之间距离的形式直观的反映变量间的关系。