| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第12-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究应用现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 国内外应用现状 | 第17-19页 |
| 1.2.3 研究应用现状总结 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第20-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 创新点 | 第21页 |
| 1.4 论文安排 | 第21-24页 |
| 2 车险费率厘定基本理论介绍 | 第24-36页 |
| 2.1 车险费率厘定概述 | 第24-25页 |
| 2.2 车险费率厘定因子 | 第25-27页 |
| 2.2.1 从车因子 | 第25-26页 |
| 2.2.2 静态从人因子 | 第26页 |
| 2.2.3 动态从人因子 | 第26-27页 |
| 2.3 传统车险费率厘定方法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 单项分析法 | 第27-29页 |
| 2.3.2 迭代法 | 第29页 |
| 2.3.3 广义线性模型(GML) | 第29-30页 |
| 2.3.4 传统车险费率厘定方法简析 | 第30-31页 |
| 2.4 基于车联网的UBI车险费率厘定方法 | 第31-34页 |
| 2.4.1 UBI理论发展概述 | 第31-32页 |
| 2.4.2 UBI车险费率厘定方法分析 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 基于驾驶行为分类的UBI费率厘定模型理论研究 | 第36-50页 |
| 3.1 基于车联网数据的驾驶行为分类 | 第36-44页 |
| 3.1.1 驾驶行为分类特征选择 | 第36-37页 |
| 3.1.2 驾驶行为分类算法选择 | 第37-42页 |
| 3.1.3 分类器性能评估指标选择 | 第42-44页 |
| 3.2 基于驾驶行为分类的UBI费率厘定 | 第44-48页 |
| 3.2.1 费改后新保费计算公式 | 第44-45页 |
| 3.2.2 驾驶行为分类下UBI费率厘定模型 | 第45-47页 |
| 3.2.3 UBI核保系数计算 | 第47-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于车联网数据的驾驶行为分类模型 | 第50-64页 |
| 4.1 初始实验数据 | 第50-51页 |
| 4.1.1 实验数据来源 | 第50页 |
| 4.1.2 数据整合与清洗 | 第50-51页 |
| 4.2 分类特征选择 | 第51-52页 |
| 4.3 分类模型训练及评价 | 第52-56页 |
| 4.3.1 分类器训练及测试结果 | 第53-55页 |
| 4.3.2 分类器性能比较 | 第55-56页 |
| 4.4 模型参数优化 | 第56-62页 |
| 4.4.1 基于PSO的SVM参数寻优 | 第56-59页 |
| 4.4.2 基于GA的SVM参数寻优 | 第59-61页 |
| 4.4.3 模型总结 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 5 基于驾驶行为分类的UBI费率厘定模型实例计算 | 第64-74页 |
| 5.1 驾驶行为分类 | 第64-65页 |
| 5.2 驾驶行为分类与驾驶行为评分效果对比 | 第65-67页 |
| 5.3 保费计算 | 第67-71页 |
| 5.3.1 基础保费 | 第67-69页 |
| 5.3.2 费率调整系数 | 第69-70页 |
| 5.3.3 最终保费计算 | 第70-71页 |
| 5.4 基于驾驶行为的UBI费率厘定模型保费与原保费对比 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 6 总结与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第74页 |
| 6.2 研究展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录A | 第80-88页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第88-92页 |
| 学位论文数据集 | 第92页 |