1.一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，建立GPS数据库：将车载GPS设备采集的车辆行驶数据作为GPS数据库；

步骤二，处理数据：根据GPS数据库中的数据，设定若干个风险暴露因子，将风险暴露因子进行标准化处理，作为样本；然后将数据按照8:2的比例随机分为建模数据和验证数据；

步骤三，构建风险暴露因素的生存函数和危险函数：通过使用指数、对数逻辑、对数正态、伽马和威布尔分布等参数化方法，将步骤二所述的风险暴露因子利用基于主成分分析的因子分析计算基础变量，提取基本因子变量x1、x2、x3和x4，进而生成生存函数和危险函数；

步骤四，采用步骤三中的生存函数和危险函数对车辆在特定里程时存活的概率和在特定里程时发生事故的概率进行计算，将计算结果反馈给驾驶员。

2.根据权利要求1所述的一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，步骤二所述的风险暴露因子为17个，包括：在0am-5am之间行驶的累计里程T1，在5am-

9am之间行驶的累计里程T2，在9am-5pm之间行驶的累计里程T3，在5pm-10pm之间行驶的累计里程T4，在10pm-12pm之间行驶的累计里程T5，在工作日除星期五外行驶的累计里程D1，在非工作日和周五行驶的累计里程D2，在城市道路行驶的前一周累计里程R1，在公路上行驶的累计里程R2，在高速公路上行驶的累计里程R3，车速在0km/h-40km/h之间的累计里程V1，车速在40km/h-60km/h之间的的累计里程V2，车速在60km/h-80km/h之间的的累计里程V3，车速大于80km/h的累计里程V4，交通流量TF，天气W，总累计里程M。

3.根据权利要求2所述的一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，城市道路对应功能型公路等级分类中的一级公路和二级公路，乡村道路对应功能型公路等级分类中的三级公路和四级公路。

4.根据权利要求2所述的一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，天气W分为晴天和阴天W1和其他雨雪天气W2。

5.根据权利要求4所述的一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，步骤二所述的17个风险暴露因子的标准法处理方法如下：交通流量计算方法：

其中： 是平均绝对加速度，指第d天危险货物卡车的交通流量， 是第d天收集间隔i中危险货物卡车的加速度，N是收集间隔的总数；

晴天和阴天的计算方法：

其他天气的计算方法：

其中：Nw1是W1的数量，Nw2是W2的数量。

6.根据权利要求5所述的一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，步骤三所述的生存函数构建如下：第一步，使用威布尔分布建模生存函数：S(d)＝exp(-λdm)，其中，m表示形状参数，λ为比例参数；

第二步，使用因子分析提取四个基本因子变量x1、x2、x3和x4；

x1代表良好的驾驶环境和交通流量：M、T2、T3、D1、V3、R2和TF具有高负载；

x2代表差的驾驶环境：V1、V2和R1具有高负载；

x3代表夜间的驾驶环境：T1和T5具有高负载；

x4代表天气：仅对W1或W2高负载；

因子分析系数矩阵b为：

第三步，因子变量函数ha(x)＝-0.0915x1-0.1535x3-0.1410x4+13.4235，d为日期；

第四步，得出基于基本因子变量的生存函数：

第五步，得出基于基本因子变量的危险函数：

7.根据权利要求1所述的一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，步骤四中，当危险概率为排序的30％位，对驾驶员进行二级预警，当危险概率为排序的50％位，对驾驶员进行一级预警。

8.根据权利要求1所述的一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，用步骤二中的验证数据估计的生存曲线与建模数据的平均值的差异验证生存函数的实用性，以及建模数据与验证数据之间的危险概率的相对差异对危险函数进行验证。

9.根据权利要求8所述的一种危险货物卡车生存概率和危险概率的预测方法，其特征在于，生存函数的验证具体为：使用建模数据和验证数据估计的生存曲线差异：其中 是使用建模数据评估的di中的生存概率，

是使用验证数据评估的di中的生存概率，di是100份，均匀分布在0到100000000之间，当两者曲线差异Diffc<5时，表明生存函数具有良好的稳定性；

危险函数的验证具体为：危险货物客车的两种危险概率之间的相对差异其中H1为使用验证数据评估的生存函数的函数值，H2为使用建模数据评估的生存函数的函数值，当R<10％，表明危险函数对于不同的数据具有良好的稳定性。