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核极限学习机在车险索赔次数预测中的应用研究

内容摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 导论第10-21页
    1.1 选题背景及意义第10-13页
        1.1.1 选题背景第10-12页
        1.1.2 选题意义第12-13页
    1.2 国内外研究综述第13-16页
        1.2.1 关于广义线性模型国内外研究综述第13-14页
        1.2.2 关于人工神经网络国内外研究综述第14-15页
        1.2.3 关于核极限学习机国内外研究综述第15-16页
    1.3 研究内容与方法第16-19页
    1.4 本文的创新与不足第19-21页
        1.4.1 创新点第19页
        1.4.2 存在的不足第19-21页
第2章 车险索赔次数预测概述第21-30页
    2.1 车险分析的风险因子第21-24页
        2.1.1 车辆风险因素第21-22页
        2.1.2 环境风险因素第22-23页
        2.1.3 驾驶员风险因素第23-24页
    2.2 传统的车险索赔次数预测模型第24-28页
        2.2.1 线性回归模型第24-25页
        2.2.2 广义线性模型第25-27页
        2.2.3 人工神经网络模型第27-28页
    2.3 本章小结第28-30页
第3章 基于核极限学习机的车险索赔次数预测模型第30-41页
    3.1 极限学习机算法第30-32页
    3.2 核极限学习机算法第32-37页
        3.2.1 基本原理第32-34页
        3.2.2 参数选择第34-37页
    3.3 量子粒子群寻优算法第37-40页
        3.3.1 基本原理第37-39页
        3.3.2 训练过程第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 实证分析第41-54页
    4.1 数据说明及处理第42-45页
        4.1.1 数据来源及说明第42-43页
        4.1.2 数据预处理第43-45页
    4.2 模型构建第45-53页
        4.2.1 广义线性模型建模第45-47页
        4.2.2 基于量子粒子群的核极限学习机建模第47-49页
        4.2.3 不同模型的比较结果分析第49-53页
    4.3 本章小结第53-54页
第5章 结论与展望第54-57页
    5.1 论文的主要结论第54-55页
    5.2 工作展望第55-57页
参考文献第57-61页
后记第61页

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