基于GPS的车联网驾驶行为分析：里程分布与速度特性

本篇报告主要探讨了利用GPS信号捕获算法进行分时里程分布和行程平均速度分析的Matlab/Simulink仿真技术在车联网数据分析中的应用。研究围绕车联网数据的需求和处理展开，重点关注车险产品的设计与数据关联。 第1章前言部分介绍了研究的背景，包括研究工作的现实背景和组织结构，以及明确的研究目标，即通过分析驾驶行为特征来评估行车风险，为车险定价提供依据。 在第2章中，车联网数据的讨论深入到不同类型的车险产品，如PayasYouDrive（基于里程的保险）、PayhowYouDrive（基于驾驶行为的保险）等，以及针对共享用车和智能驾驶的保险种类。此外，详细介绍了车联网数据采集的终端类型，包括前装设备、后装设备和智能手机，强调了各种数据源的重要性，如卫星定位、CAN线数据、惯性传感器数据等。 数据预处理是关键环节，包括行程划分、原始数据有效性检查、数据格式统一等步骤，确保后续分析的准确性。数据的整体有效性也被细致地评估，包括对各项数据项和整体情况的检验，以及异常数据的处理和清洗。 第3章着重于驾驶行为特征的提取和计算，通过对里程、时长、速度、时间节假日因素以及路线熟悉度等因素的分析，构建了车险数据的基础框架。 第4章进一步探讨了如何将车险数据与车联网数据相结合，考虑传统保险因子的影响，以便更全面地理解行车风险。 在第5章的建模测算部分，通过单独分析里程、时长、速度、时间节假日和路线熟悉度等因素，展示了这些变量如何影响车险风险。同时，强调了考虑传统因子在模型构建中的必要性，并介绍了广义线性模型的结构和参数估计过程，以及模型的性能评估。 最后，在第6章的结论部分，总结了驾驶行为因子在风险解释中的作用，指出该方法对于精准定价和风险管理具有重要意义，为车联网时代的保险业务提供了有价值的数据支持。 这篇报告通过实例演示，展示了如何利用GPS信号和Matlab/Simulink工具进行数据处理与分析，以洞察驾驶行为特征与车险风险之间的关系，为保险公司提供决策支持。