driving-behavior-risk-prediction. 2018平安产险数据建模大赛 驾驶行为预测驾驶风险 Fork或借鉴请注明出处  . Thx 比赛链接 RANK 第五周 第六周 相关文章 License Copyright (c) . All rights reserved. Licensed under the License.

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3.2 驾驶行为特征因子计算 考虑到私家车车险的承保理赔数据是以单个车辆、车年为基本单位的，因此驾驶行为 特征因子的计算应该是基于单个车辆所有行程的数据。在计算驾驶行为特征因子的时候， 考虑了诸如里程、平均速度、驾驶时长、驾驶时间段分布、驾驶节假日分布、驾驶地区差 异和路线熟悉度等因素，下面详细说明各个特征因子的计算方法及代表的现实意义。 3.2.1 里程与时长相关因子 与车辆时长相关的因子主要有：观测天数、行驶天数、行驶总时长、行程时长的频数分布、 行程时长的标准差。与车辆行驶里程相关的因子主要有：车辆总里程、行程里程的区间频 数分布、行程里程的标准差，表 13 中详细说明了各因子的计算方法和说明。 表 13：里程与时长相关因子 因子类别 因子指标 计算说明 驾驶时长 观测天数 设备安装日期与取数截止日期之间的天数，用于统一车辆的保险理赔数据 的计算口径 行驶天数 有驾驶行为发生的天数 行驶总时长 所有行程驾驶时长的总和，单位：分钟 时长频数分布 按照 0~30 分钟，30~60 分钟，60~120 分钟 120~240 分钟和 240 分钟以上的 时长区间统计每辆车所有行程时长的频数分布情况，用于计算长时间疲劳 驾驶等相关因子关的变量 时长的标准差 用于衡量驾驶时长差异的大小，如果行车路线相对固定，则时长的标准差 相对较小 驾驶里程 总里程 所有行程里程的总和，单位：千米 里程频数分布 按照 0~2 千米，2~5 千米，5~10 千米，10~50 千米，50~100 千米和 100 千 米以上的里程区间统计每辆车所有行程里程的频数分布情况，用于短途和 长途行程的划分 里程的标准差 用于衡量行驶里程差异的大小，如果行车路线相对固定，则里程的标准差 相对较小 3.2.2 速度相关因子 由于本次汇总的数据没有采用原始数据的速度相关信息，所以用行程的里程除以时间 得到每段行程的平均速度。这种计算方式抹掉了行程中速度的动态变化情况，也无法判断 整个驾驶过程中发生的诸如急加速、急减速、急转弯等事件。针对车辆的平均速度，计算 了平均速度的标准差和平均速度的频数分布等因子，具体介绍见表 14。