MATLAB/Simulink仿真实验：修正后的行程时长分布与异常减少

本篇报告主要探讨了修正后的行程时长分布以及GPS信号捕获算法在Matlab/Simulink仿真的应用，针对车联网数据进行深入分析。研究的背景是随着车联网技术的发展，保险公司需要更精确的数据来评估驾驶风险，以制定个性化的车险产品。 第1章介绍了研究的背景，强调了研究工作在当前车联网环境下进行，涉及到基于里程、驾驶行为、共享用车和智能驾驶安全责任类等多种车险产品的数据分析需求。此外，还讨论了研究的目的，即通过精准的数据分析来优化保险定价策略。 在第2章中，详细阐述了车联网数据的需求和来源。基于风险评估，数据需求包括卫星定位数据、数据来源标识、CAN线数据（车辆内部通信数据）和惯性传感器数据。数据预处理阶段，涉及行程划分、数据有效性校验、格式转换等步骤，以确保数据的准确性和一致性。 第3章聚焦于驾驶行为特征的提取和计算，通过汇总数据维度，如里程、时长、速度、时间和节假日等因素，计算出反映驾驶习惯的特征因子。这些因素对保险风险评估至关重要。 在第4章，车险数据的处理成为核心，强调了如何将车联网数据与传统的保险因子相结合，以更全面地评估驾驶风险。同时，章节讨论了传统保险因素如何影响保险定价模型。 第5章是模型建立和评估部分，详细分析了里程、时长、速度、节假日和路线熟悉度等单个因子对风险的影响，并解释了为什么需要综合考虑传统因子。采用广义线性模型（GLM）进行参数估计，模型性能通过指标进行评估。 结论部分指出，驾驶行为因子在解释保险风险方面具有显著的影响力，修正后的行程时长分布算法有助于减少异常数据，提升模型的准确性和可靠性。 本报告通过实际的Matlab/Simulink仿真，展示了如何利用车联网数据和GPS信号捕获算法来改进行程时长分布分析，从而为车险定价提供科学依据，降低异常风险并提升保险产品的精细化程度。