本研究提出了一种整合大规模语言模型的新框架，用于提升交通事故预测能力。该框架使用链式注意机制和三阶段模型处理复杂驾驶场景的高风险元素，并在事故预测技术中表现出色。这为自动驾驶安全和人工智能与人类交互提供了新的范例。

本文提出了一种基于贝叶斯网络的交通事故预测框架，通过天气和交通事件之间的因果关系预测交通事故并展示透明关系。网络可视化简化了变量关系分析，揭示了交通事故主要原因，为减少交通事故提供了参考。