基于分曲率的车联网保险风险分析与MATLAB仿真

本研究论文主要探讨了利用车联网数据中的驾驶行为特征与车险出险率之间的关系，通过Matlab/Simulink进行仿真模拟。研究的焦点在于理解不同曲率条件下的行车安全风险。首先，章节一介绍了研究背景，包括当前车联网技术的发展和保险行业的需求，特别是对于基于风险评估的车险产品，如PayasYouDrive(PAYD)、PayhowYouDrive(PHYD)等，以及针对共享用车和智能驾驶的保险类型。 第二章深入讨论了车联网数据的来源和处理，涵盖了基于卫星定位、数据来源标识、CAN线数据、惯性传感器等多种数据维度。数据预处理环节包括行程划分、有效性校验和格式转换，以确保数据的准确性和一致性。通过对原始数据的分析，提取了里程、时长、速度、时间节假日以及路线熟悉度等因素，这些都被认为是影响车险风险的重要因子。 在驾驶行为特征部分，作者采用了数据汇总方法来计算各类因子，如行程里程、时长、速度变化以及路线熟悉度，这些因素通过单变量分析分别对车险出险率产生了影响。其中，曲率作为一个关键指标，被划分为不同区间进行研究，发现曲率越高，可能表示路况复杂或驾驶者不熟悉，从而导致更高的出险概率。 第五章详细阐述了模型的建立与测算，包括使用广义线性模型来整合传统保险因子和新引入的曲率等变量。模型结果显示，曲率大于2的行程数量占比对保险风险有显著区分作用，这表明其在预测保险赔付方面的价值。同时，论文强调了综合传统因子的重要性，因为它们共同影响了驾驶行为的风险评估。 最后，在结论部分，作者指出驾驶行为特征因子在解释车险风险上的重要性，并提出进一步研究的方向，可能包括更精细的曲率测量和多因素模型的优化，以更准确地预测和控制保险赔付风险。 本研究通过量化分析和仿真模拟，提供了基于车联网数据的驾驶行为特征与车险出险率之间关系的深入见解，为保险公司制定更精确的风险评估策略和定制化保险产品提供了科学依据。