基于GID的車(chē)聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)UBI費(fèi)率與駕駛行為評(píng)分研究.pdf

1、隨著車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和智能手機(jī)的普及，利用車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以獲取車(chē)輛行駛數(shù)據(jù)，分析出駕駛員的駕駛行為習(xí)慣、行駛道路環(huán)境等，這為駕駛員的行車(chē)安全級(jí)別提供精確可靠的數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)。近年來(lái)國(guó)內(nèi)外保險(xiǎn)公司都在積極推進(jìn)新型基于用量的機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)產(chǎn)品UBI(Usage Based Insurance，基于用量的車(chē)險(xiǎn))。本文在國(guó)內(nèi)外車(chē)聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)相關(guān)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了一種基于車(chē)聯(lián)網(wǎng)端-管-云架構(gòu)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)UBI保費(fèi)與駕駛行為評(píng)分研究方法。該方

2、法以駕駛行為數(shù)據(jù)為核心，采用GID(Global IDentification，全球智能識(shí)別)車(chē)載終端設(shè)備感知并收集關(guān)鍵駕駛行為信息，依據(jù)駕駛行為、行車(chē)?yán)锍痰确治龀鲴{駛行為安全等級(jí)，為車(chē)險(xiǎn)投保人提供合理的車(chē)險(xiǎn)費(fèi)率、個(gè)性化的車(chē)險(xiǎn)策略和增值車(chē)險(xiǎn)服務(wù)。本文的主要工作內(nèi)容如下：
　?。?）首先在車(chē)聯(lián)網(wǎng)端-管-云的架構(gòu)上對(duì)基于GID的車(chē)聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)UBI的架構(gòu)進(jìn)行了研究，從低層次的信息感知和數(shù)據(jù)采集到高層次的數(shù)據(jù)處理、結(jié)果展示進(jìn)行了層次化功能描

3、述和功能分析，然后在GID車(chē)載終端設(shè)備收集的數(shù)據(jù)信息基礎(chǔ)上，提出了疲勞駕駛、變速行為和轉(zhuǎn)彎行為識(shí)別等駕駛行為分析算法，分別對(duì)駕駛行為中的急加速、急減速、急剎車(chē)、急轉(zhuǎn)彎和疲勞駕駛行為進(jìn)行分析和識(shí)別。
　　（2）在駕駛行為識(shí)別分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)層次分析法客觀因子分析不足以及熵權(quán)法弱化主觀因子這一問(wèn)題，本文提出了AEW-AHP(Advanced Entropy Weight and Analytic Hierarchy Process,

4、改進(jìn)型的熵權(quán)層次分析法)。AEW-AHP算法可以得出駕駛行為相關(guān)指標(biāo)的權(quán)重值，并以此設(shè)定對(duì)應(yīng)指標(biāo)在駕駛行為評(píng)分機(jī)制中所占分值情況。最后對(duì)本文提出的駕駛行為評(píng)分機(jī)制的合理性進(jìn)行了驗(yàn)證，一方面通過(guò)對(duì)斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)的分析得出駕駛行為得分和歷史出險(xiǎn)次數(shù)之間存在顯著的負(fù)相關(guān)性，另一方面從駕駛行為得分和歷史出險(xiǎn)次數(shù)散列圖看出駕駛行為得分越高，出行越安全，行車(chē)風(fēng)險(xiǎn)越小，從而證明本文駕駛行為評(píng)分機(jī)制是合理的。
　?。?）針對(duì)不同安全行車(chē)級(jí)別的車(chē)