一種車輛駕駛風險評估方法
【專利摘要】一種車輛駕駛風險評估方法，屬于車輛領域，技術要點為：S1.選使用車聯網設備采集各測試車輛的剎車、轉彎、加速以及行駛里程的數據，S2.建立評估因素集合,S3.構造評估因素的隸屬函數，S4.給出對象評語，S5.計算單因素的隸屬度向量，形成隸屬度矩陣，S6.建立評估因素權重矩陣，S7.對隸屬度矩陣R和評估因素權重矩陣A做如下運算：B＝RοA，得到評估結果。本發明不但對駕駛風險可以進行綜合評估，而且還可以針對各單獨的風險因素進行評估，有助于分析每個危險駕駛因素對駕駛風險的影響。
【專利說明】-種車輛駕駛風險評估方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種風險評估方法，尤其涉及一種基于模糊綜合評價的駕駛風險評估 方法。
【背景技術】
[0002] 隨著UBI車聯網保險和大數據的興起，迫切需要一種科學的方法對駕駛員的駕駛 風險進行評估，該評估結果可W作為測試車輛車主的駕駛風險數據的支撐，提醒和督促車 主改善行車習慣，從而提高車主的安全意識，也可W為保險公司制定不同等級的保費提供 依據，目前在國內外關于UBI的保險評估只是將風險因子分配適當權重后，做簡單的擬合 和運算即可，但是該些方法獲得的評估結果，不能準確的反應實際危險的情況。
【發明內容】
[0003] 本發明提供一種車輛駕駛風險評估方法，在駕駛中對各種危險駕駛因素構造隸屬 函數來反應每個風險因素的實際、綜合情況，通過計算風險因素的隸屬度矩陣和權重矩陣 得出駕駛風險結果。
[0004] 本發明的技術方案為；一種車輛駕駛風險評估方法，包括如下步驟：
[0005] S1.選取n個測試車輛，使用車聯網設備采集各測試車輛的剎車、轉彎、加速W及 行駛里程的數據；
[0006] S2.建立評估因素集合，因素集合中的評估因素包括；剎車、轉彎和加速的次數W 及日均行駛里程，評估因素集合為X =找1，X2, X3, XJ ;
[0007] S3.構造評估因素的隸屬函數：
[000引 S4.給出對象評語集Y = {yl，y2, . . . ym}，其中m等于評估因素的個數，n為測試 車輛的個數；
[0009] S5.計算單因素的隸屬度向量，形成隸屬度矩陣，評估因素集X和對象評語集Y是 一種模糊映射：
[0010] f:x-〉y
[0011] 單因素的隸屬度向量：
[0012]
【權利要求】
1. 一種車輛駕駛風險評估方法，其特征在于，包括如下步驟：
51. 選取n個測試車輛，使用車聯網設備采集各測試車輛的剎車、轉彎、加速以及行駛 里程的數據；
52. 建立評估因素集合，因素集合中的評估因素，包括：剎車、轉彎和加速的次數以及 日均行駛里程，評估因素集合為X= (X11X21X3,X4};
53. 構造評估因素的隸屬函數：
54. 給出對象評語集，Y= {yl，y2，...ym}，其中m等于評估因素的個數，n為測試車輛 的個數；
55. 計算單因素的隸屬度向量，形成隸屬度矩陣，評估因素集X和對象評語集Y是一種 模糊映射： f：x->y 單因素的隸屬度向量：
S6?建立評估因素權重矩陣，A= (A1,A2,A3,A4) = (0? 35, 0? 10, 0? 10, 0? 45)，Ai為第i 個因素的重要程度； S7.對隸屬度矩陣R和評估因素權重矩陣A做如下運算：B=R〇A，得到評估結果。
2. 如權利要求1所述的一種車輛駕駛風險評估方法，其特征在于：構造的評估因素的 隸屬函數為： 評估因素一：剎車，記作X1: a. 子因素集=X1= {Xn (行駛單位公里輕度剎車的次數），X12 (行駛單位公里中度剎車 的次數），X13 (行駛單位公里急剎車的次數）} b. 權重集=W1=(Wn，W12,W13) = (0.15, 0.35, 0.5) c. 各子因素的隸屬函數：
其中Maxltltl為所有測試車輛中，行駛了單位公里，產生輕度剎車次數最多的車輛所產生 的輕度剎車的次數；
其中Max3tltl為所有測試車輛中，行駛了單位公里，產生中度剎車次數最多的車輛所產生 的中度剎車的次數；
其中Max5tltl為所有測試車輛中，行駛了單位公里，產生急剎車次數最多的車輛所產生的 急剎車的次數； 評估因素二：加速，記作X2: a. 子因素集：X2= {X21 (行駛單位公里輕度加速的次數），X22 (行駛單位公里中度加速 的次數），X23 (行駛單位公里急加速的次數）} b. 權重集:W2=(W21，W22,W23) = (0.15, 0.35, 0.5) c. 各子因素的隸屬函數：
其中Maxltltl為所有測試車輛中，產生輕度加速次數最多的車輛所產生的輕度加速的次 數；
其中Max2tltl為所有測試車輛中，產生中度加速次數最多的車輛所產生的中度加速的次 數；
其中Max3tltl為所有測試車輛中，產生急加速次數最多的車輛所產生的急加速的次數； 評估因素三：轉彎，記作X3: a.子因素集：X3= {X31 (行駛單位公里輕度轉彎的次數），X32 (行駛單位公里中度轉彎 的次數），X33 (行駛單位公里急轉彎的次數）} b?權重集為=(W31，W32,W33) = (0.15, 0.35, 0.5) c.各子因素的隸屬函數：
其中Maxltl為所有測試車輛中，行駛了單位公里，產生輕度轉彎次數最多的車輛所產生 的輕度轉彎的次數；
其中Max2tl為所有測試車輛中行駛了單位公里，產生中度轉彎次數最多的車輛所產生 的中度轉彎的次數；
其中Max3tl為所有測試車輛中，行駛了單位公里，產生急轉彎次數最多的車輛所產生的 急轉彎的次數； 因素四：日平均行駛里程，記作X4 a. 子因素集：X4= {X41 (日平均行駛里程）} b. 權重集:W4= (W41) = (1.0) c. 各子因素的隸屬函數：
其中Max為所有測試車輛中日平均行駛里程最大的車輛的日平均行駛里程。
【文檔編號】G06Q10/06GK104504531SQ201410854995
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2014年12月30日 優先權日:2014年12月30日
【發明者】田雨農, 張曉偉, 蒼柏, 李剛 申請人:大連樓蘭科技股份有限公司