基于GID的車聯(lián)網(wǎng)保險UBI費率與駕駛行為評分研究.pdf

1、隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和智能手機的普及，利用車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以獲取車輛行駛數(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，這為駕駛員的行車安全級別提供精確可靠的數(shù)據(jù)理論基礎(chǔ)。近年來國內(nèi)外保險公司都在積極推進新型基于用量的機動車輛保險產(chǎn)品UBI(Usage Based Insurance，基于用量的車險)。本文在國內(nèi)外車聯(lián)網(wǎng)保險相關(guān)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出了一種基于車聯(lián)網(wǎng)端-管-云架構(gòu)的車聯(lián)網(wǎng)保險UBI保費與駕駛行為評分研究方法。該方

2、法以駕駛行為數(shù)據(jù)為核心，采用GID(Global IDentification，全球智能識別)車載終端設(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?yán)锍痰确治龀鲴{駛行為安全等級，為車險投保人提供合理的車險費率、個性化的車險策略和增值車險服務(wù)。本文的主要工作內(nèi)容如下：
　　（1）首先在車聯(lián)網(wǎng)端-管-云的架構(gòu)上對基于GID的車聯(lián)網(wǎng)保險UBI的架構(gòu)進行了研究，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)果展示進行了層次化功能描

3、述和功能分析，然后在GID車載終端設(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)彎行為識別等駕駛行為分析算法，分別對駕駛行為中的急加速、急減速、急剎車、急轉(zhuǎn)彎和疲勞駕駛行為進行分析和識別。
　?。?）在駕駛行為識別分析的基礎(chǔ)上，針對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題，本文提出了AEW-AHP(Advanced Entropy Weight and Analytic Hierarchy Process,

4、改進型的熵權(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)定對應(yīng)指標(biāo)在駕駛行為評分機制中所占分值情況。最后對本文提出的駕駛行為評分機制的合理性進行了驗證，一方面通過對斯皮爾曼相關(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次數(shù)散列圖看出駕駛行為得分越高，出行越安全，行車風(fēng)險越小，從而證明本文駕駛行為評分機制是合理的。
　　（3）針對不同安全行車級別的車