文档摘要：车险索赔频率的预测对于车险定价有着重要意义,近些年来,随着大数据技术的兴起,传统车险定价模型已经不能满足现在保险公司维度越来越高的大量的客户数据需求,为了提升车险索赔频率的预测精度,采用法国某保险公司车险客户的真实数据,将遗传算法加入到BP神经网络之中,对相关模型进行比较来选择最优模型.研究结果表明:遗传算法优化模型的预测精度明显优于BP神经网络,对车险索赔频率预测性能更好,可以有效降低车险定价成本.
Abstract：Thepredictionofthefrequencyofcarinsuranceclaimsisofgreatsignificanceforcarinsurancepricing.Inrecentyears,withtheriseofbigdatatechnology,traditionalcarinsurancepricingmodelscannolongermeettheincreasingdemandforalargeamountofcustomerdatafrominsurancecompanies.Inordertoimprovethepredictionaccuracyofcarinsuranceclaimfrequency,arealdataofcarinsurancecustomersfromaFrenchinsurancecompanyisused,andageneticalgorithmisaddedtotheBPneuralnetworktocomparetherelevantmodelsandselecttheoptimalmodel.TheresearchresultsindicatethatthepredictionaccuracyofthegeneticalgorithmoptimizationmodelissignificantlybetterthanthatoftheBPneuralnet-work,anditsperformanceinpredictingthefrequencyofcarinsuranceclaimsisbetter,whichcaneffectivelyreducethepricingcostofcarinsurance.
作者：肖阳田 肖鸿民Author：XIAOYangtian XIAOHongmin
作者单位：西北师范大学数学与统计学院,兰州730070
刊名：长春工程学院学报（自然科学版）
Journal：JournalofChangchunInstituteofTechnology(NaturalScienceEdition)
年，卷(期)：2024, 25(1)
分类号：TP391
关键词：汽车保险 索赔频率 遗传算法 BP神经网络 ROC曲线
Keywords：autoinsurance claimfrequency geneticalgorithm BPneuralnetwork ROCcurve
机标分类号：TD94F842.3F224.12
在线出版日期：2024年4月28日
基金项目：国家自然科学基金，甘肃省自然科学基金基于GA-BP神经网络的车险索赔频率预测与优化研究[
期刊论文] 长春工程学院学报（自然科学版）--2024, 25(1)肖阳田 肖鸿民车险索赔频率的预测对于车险定价有着重要意义,近些年来,随着大数据技术的兴起,传统车险定价模型已经不能满足现在保险公司维度越来越高的大量的客户数据需求,为了提升车险索赔频率的预测精度,采用法国某保险公司车险客...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
本文读者也读过
相似文献
相关博文
关键词：汽车保险,索赔频率,遗传算法,BP神经网络,ROC曲线,
|
|
1
