基于GID的車聯(lián)網保險UBI費率與駕駛行為評分研究.pdf

1、隨著車聯(lián)網技術的快速發(fā)展和智能手機的普及，利用車聯(lián)網技術可以獲取車輛行駛數(shù)據，分析出駕駛員的駕駛行為習慣、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)據理論基礎。近年來國內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品UBI(Usage Based Insurance，基于用量的車險)。本文在國內外車聯(lián)網保險相關研究和應用現(xiàn)狀的基礎上，提出了一種基于車聯(lián)網端-管-云架構的車聯(lián)網保險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)據為核心，采用GID(Global IDentification，全球智能識別)車載終端設備感知并收集關鍵駕駛行為信息，依據駕駛行為、行車里程等分析出駕駛行為安全等級，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。本文的主要工作內容如下：
　?。?）首先在車聯(lián)網端-管-云的架構上對基于GID的車聯(lián)網保險UBI的架構進行了研究，從低層次的信息感知和數(shù)據采集到高層次的數(shù)據處理、結果展示進行了層次化功能描

3、述和功能分析，然后在GID車載終端設備收集的數(shù)據信息基礎上，提出了疲勞駕駛、變速行為和轉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上，針對層次分析法客觀因子分析不足以及熵權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、改進型的熵權層次分析法)。AEW-AHP算法可以得出駕駛行為相關指標的權重值，并以此設定對應指標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)之間存在顯著的負相關性，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