车联网原始数据预处理：行程划分与GPS信号处理Matlab/Simulink实现

本报告深入探讨了车联网原始点数据的预处理，特别是在GPS信号捕获算法的MATLAB/Simulink仿真环境中。章节首先概述了研究的背景和目的，指出车联网数据对于现代保险业的重要性，特别是针对基于风险评估的车险产品，如里程计费（PayasYouDrive, PAYD）、驾驶行为保险（PayhowYouDrive, PHYD），以及适用于共享用车和智能驾驶的保险种类。 在数据采集部分，报告介绍了车联网数据的主要来源，包括前装设备（如车载系统）、后装设备和智能手机，涵盖了卫星定位数据、数据来源标识、CAN线数据（Controller Area Network）以及惯性传感器数据等。原始点数据预处理是关键环节，包括行程划分，确保数据准确反映用户的驾驶行为；原始数据有效性校验，剔除无效或异常数据；以及行程数据格式标准化，便于后续分析。 预处理后的数据需要经过整体有效性检验，对数据项、整体情况以及异常处理进行细致检查，确保数据质量。驾驶行为特征的提取是后续分析的基础，通过对里程、时长、速度、时间节假日和路线熟悉度等因素的汇总和计算，构建出反映驾驶习惯的特征因子。 车险数据分析部分探讨了如何利用车联网数据处理和与传统保险数据的关联，考虑传统保险因子的影响，以更精确地评估风险。模型测算部分着重于单个因子的分析，如累计行驶里程、行程时长、速度和路线特性，以及为何需要结合传统因子进行综合建模。广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）被用来建立预测模型，并对其结构、参数估计和性能进行了评估。 总结部分强调了驾驶行为因子在风险解释中的重要性，以及整个预处理和建模过程对优化车险定价策略和服务的重要作用。通过深入的车联网原始点数据预处理，报告旨在提升保险业对驾驶员行为的理解，推动更精细化的风险管理和个性化服务的发展。