基于自然驾驶数据的UBI定价模型研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第14-21页 |
| 1.2.1 交通大数据的挖掘与处理 | 第14-15页 |
| 1.2.2 自然驾驶数据的应用及研究 | 第15-16页 |
| 1.2.3 驾驶行为研究理论与方法 | 第16-19页 |
| 1.2.4 交通风险评估方法和模型 | 第19-21页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第21-24页 |
| 2 数据及预处理 | 第24-42页 |
| 2.1 数据源及原始数据简介 | 第24-28页 |
| 2.1.1 动态数据 | 第24-26页 |
| 2.1.2 位置数据 | 第26-28页 |
| 2.1.3 保险与油耗数据 | 第28页 |
| 2.2 数据情况统计 | 第28-33页 |
| 2.2.1 数据量统计 | 第28-30页 |
| 2.2.2 数据特征分析 | 第30-33页 |
| 2.3 数据质量分析 | 第33-37页 |
| 2.3.1 速度数据 | 第33-35页 |
| 2.3.2 出行次数数据 | 第35-36页 |
| 2.3.3 行程时间数据 | 第36-37页 |
| 2.4 数据预处理 | 第37-40页 |
| 2.4.1 数据提取 | 第37-38页 |
| 2.4.2 数据格式预处理 | 第38-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 3 UBI定价的风险因子挖掘 | 第42-58页 |
| 3.1 UBI车辆保险概述 | 第42-46页 |
| 3.1.1 UBI车辆保险 | 第42-43页 |
| 3.1.2 UBI定价因子 | 第43-44页 |
| 3.1.3 UBI定价模型 | 第44-46页 |
| 3.2 车辆运行风险指标及挖掘 | 第46-55页 |
| 3.2.1 车辆使用强度指标 | 第46-49页 |
| 3.2.2 驾驶风格指标 | 第49-52页 |
| 3.2.3 运行时间指标 | 第52-55页 |
| 3.3 车辆报告整合 | 第55-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 4 风险因子相关性分析 | 第58-74页 |
| 4.1 主成分分析方法 | 第58-66页 |
| 4.1.1 主成分分析方法基本原理 | 第58-59页 |
| 4.1.2 主成分分析方法计算过程 | 第59-60页 |
| 4.1.3 主成分分析方法结果 | 第60-66页 |
| 4.2 因子分析方法 | 第66-69页 |
| 4.2.1 因子分析方法基本原理 | 第66-67页 |
| 4.2.2 因子分析方法结果 | 第67-69页 |
| 4.3 多重共线性检验 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-74页 |
| 5 UBI定价模型的构建与应用 | 第74-94页 |
| 5.1 模型结构 | 第74-76页 |
| 5.1.1 Logistic模型 | 第74页 |
| 5.1.2 泊松回归模型 | 第74-75页 |
| 5.1.3 负二项回归模型 | 第75页 |
| 5.1.4 零膨胀模型 | 第75-76页 |
| 5.2 模型诊断方法 | 第76-78页 |
| 5.2.1 参数显著性检验 | 第76-77页 |
| 5.2.2 模型评价方法 | 第77-78页 |
| 5.3 模型构建 | 第78-85页 |
| 5.3.1 Logistic模型 | 第79-81页 |
| 5.3.2 泊松回归模型 | 第81-82页 |
| 5.3.3 负二项回归模型 | 第82-83页 |
| 5.3.4 零膨胀模型 | 第83-85页 |
| 5.4 模型评价 | 第85-87页 |
| 5.5 UBI定价案例分析 | 第87-93页 |
| 5.6 本章小结 | 第93-94页 |
| 6 总结与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 主要工作及成果总结 | 第94-95页 |
| 6.2 不足与展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-102页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第102-106页 |
| 学位论文数据集 | 第106页 |
