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申请/专利权人：北京保险服务中心股份有限公司
摘要：本发明涉及出险时间识别技术领域，具体为一种基于车联网大数据的出险时间推断识别方法。本发明中，收集客户报告的基础事故信息，依据出险原因判断是否需要推断出险时间，通过比较分析车辆上传的位置数据与客户报告的出险位置，以及分析车速数据来确定出险时间，通过车联网收集实时车辆行驶数据和历史车辆行驶数据，利用决策树算法根据历史车辆行驶数据构建出能够预测出险时间的模型，利用构建好的模型对实时车辆行驶数据进行出险时间的预测，比较两者出险时间是否一致，比较一致，确定出险时间为最终的结果，否则，对两者的方法进行优化处理，优化处理后，进行再次的出险时间预测和比较，直到确定最终结果。
主权项：1.一种基于车联网大数据的出险时间推断识别方法，其特征在于，方法步骤如下：S1、收集客户报告的基础事故信息，依据出险原因判断是否需要推断出险时间；通过车联网实时收集车辆行驶数据，通过比较分析车辆上传的位置数据与客户报告的出险位置，以及分析车速数据来确定停车行为；根据多个停车点推断出最接近事故发生时间的点，确定出险时间和地点；S2、通过车联网收集实时车辆行驶数据和历史车辆行驶数据，利用决策树算法根据历史车辆行驶数据构建出能够预测出险时间的模型，利用构建好的模型对实时车辆行驶数据进行出险时间的预测；S3、比较S1和S2出险时间是否一致，比较一致，确定出险时间为最终的结果，其中比较结果的一致性根据两者的差异是否小于百分之一所确定，否则，对S1中所需的数据进行数据清洗，用于提高数据质量；对S2中的决策树算法的分支策略修改为基于基尼系数的分支策略，用于提高算法的性能和鲁棒性，优化处理后，S1和S2中的方法进行再次的出险时间预测和比较，直到确定最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京保险服务中心股份有限公司 一种基于车联网大数据的出险时间推断识别方法
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