基于GPS的车联网驾驶行为分析：行程时长与车险出险频率关联研究

本报告主要探讨了利用车联网数据进行车险出险频率预测的方法，特别是通过GPS信号捕获算法在Matlab/Simulink环境中的仿真。首先，报告从研究背景和目的出发，阐述了当前车联网技术在保险业的应用背景，如基于里程、驾驶行为、共享用车和智能驾驶的车险产品发展。 第二章详细介绍了车联网数据的需求和采集方式。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（车辆电子控制单元数据）和惯性传感器数据。原始数据预处理阶段涉及行程划分、有效性校验、格式整理等步骤，以确保数据的准确性和一致性。 在驾驶行为特征部分，通过车联网数据的汇总和分析，提出了里程、时长、速度、时间节假日以及路线熟悉度等因素作为特征因子。例如，行程时长变异系数用来衡量行程间时长的分散程度，尽管它对出险频率的影响不大，但30分钟以上行程数量占比显示出了潜在的风险区分能力。 第四章讨论了车险数据处理，以及如何将车联网数据与传统的保险因子相结合，以更全面地理解影响保险风险的因素。第五章深入到具体的建模与测算，通过多项单因素分析，如累计行驶里程、行程时长、速度、时间节假日和路线熟悉度，来探究它们对车险出险频率的影响。其中，模型选择广义线性模型，结合传统因子，以提高预测精度。 最后，报告总结了驾驶行为因子在风险解释上的重要性，强调了在预测模型中综合考虑传统和新兴因素的必要性。通过Matlab/Simulink的仿真，这个算法可以提供有价值的见解，帮助保险公司定制个性化的保险策略，并优化风险管理。 本研究旨在利用现代技术手段挖掘车辆使用行为的深层信息，以提升保险业务的精准性和效率，为保险公司提供科学依据，同时为车辆用户带来更合理、更个性化的保险服务。