基于机器学习的车险定价因子重要性测度比较研究

随着机器学习技术的快速发展,越来越多的保险公司开始应用机器学习方法来改进车险定价策略。车险定价因素的重要性测度对于保险公司和车主来说具有重要意义,它可以揭示不同因素对保险费的影响程度,帮助制定更准确和个性化的保险策略。本研究旨在比较不同机器学习方法在车险定价因素重要性测度方面的表现,重点关注广义线性模型(GLM)、随机森林、XGBoost等常用方法,并基于2组真实的车险数据集进行实证研究。通过实验和数据分析,我们发现不同算法模型在车险定价因素重要性测度方面存在一致性和差异性。某些因素在不同模型中的重要性测度结果一致,例如奖惩系数和厂商指导价。然而,也存在部分因素在不同模型中的重要性测度结果不一致的情况,这可能是由于模型算法和数据特征的不同所导致的。这些测度结果为保险公司提供了重要的参考,并为进一步改进车险定价模型和方法提供了指导。

数控机床全生命周期重要性测度分析

引入可靠性重要性测度进行探索分析,通过分段威布尔模型确定机床早期故障期和偶然故障期的分界点,在此基础上建立各子系统可靠性动态重要性测度模型;对早期故障期和偶然故障期子系统及整机的故障次数和故障停时进行统计分析,获得子系统失效临界重要性测度和子系统运行临界重要性测度;基于时间变化的观点对比分析三种重要性测度在早期故障期和偶然故障期确定关键子系统的差别,阐明单独采用失效临界重要性测度(故障次数)分析确定关键子系统的片面性。数控机床关键子系统的确定可为设计人员有针对性地采取纠正措施以提高数控机床可靠性和维修人员制定维修策略提供依据。

铰链间隙对连杆机构运动精度的重要性测度分析

为研究铰链间隙的不确定性对连杆机构输出误差和失效概率的贡献,以舱门机构为例,建立了其多体运动学模型。将机构部件分类为拉压杆和受弯杆,基于"等效杆长理论",建立了运动精度模型和可靠性模型。分别采用针对输出误差和失效概率的矩独立重要性测度方法,对铰链间隙进行了重要性测度与分析,研究了铰链间隙分布参数的变化对其重要度的影响。计算和分析结果表明,铰链间隙均值的变化对重要度影响较小,标准差的变化对重要度影响较大。减小铰链间隙的标准差,能更为显著地降低其不确定性对机构输出误差和失效概率的贡献。

基于点估计的矩独立重要性测度分析方法

矩独立重要性测度分析能够反映输入参数的不确定性对响应输出统计特征的影响程度。使用传统的数字模拟法计算重要性测度需要大量样本,计算效率低,限制了其在工程问题中的应用。针对这一问题,提出一种高效的嵌套点估计方法计算两种矩独立重要性测度,将传统的双层循环求解转化为单层循环求解,大大提高了计算效率。该方法不依赖随机变量的分布类型,利用随机变量的特征点和权值对重要性测度进行计算,具有良好的适用性和可扩展性。使用所提方法对实际工程问题进行分析,验证了其工程实用性。

基本变量对失效概率重要性测度分析的新方法

在研究矩独立基本变量对响应分布影响的重要性测度的基础上,定义了基本变量对失效概率的重要性测度.基本变量对失效概率的重要性测度可以直接全面地给出基本变量对结构安全影响的重要程度,因而该重要性测度将更具有工程指导作用.文中分析了所定义基本变量对失效概率影响重要性测度的基本性质,并基于鞍点线抽样在求解可靠度时不受随机变量分布形式的限制及其效率和精度较高的优点,提出了求解该重要性测度的鞍点线抽样方法.

多失效模式下的模式重要性测度及解法

针对工程中普遍存在的多失效模式系统可靠性问题,为提高或改进设计,需要研究失效模式对系统不确定性的影响因素。基于前人提出的基本变量重要性测度,提出了三种模式重要性测度:模式对系统失效概率的重要性测度、模式对系统响应量概率分布的重要性测度和模式功能函数与系统功能函数的相关系数。这三种模式重要性测度从不同的角度反映了失效模式对多模式系统不确定性的贡献。初步讨论了三种模式重要性测度的性质以及其所服务的工程目的,同时给出了模式重要性测度的标准数字模拟求解方法。根据本文提出的模式重要性测度,可以得到模式对系统不确定性的贡献的排序,从而为可靠性设计提供指导。给出了数值算例和工程算例,以说明所提出的模式重要性测度的合理性和可行性。

概率信息不全时基于Copula理论的可靠性及基本变量重要性测度分析

针对工程中概率信息不全的可靠性问题,利用Copula理论逼近基本变量的联合分布函数和联合概率密度函数,建立Copula逼近基础上可靠性分析的自适应截断抽样法,并建立Copula逼近基础上基本变量对失效概率影响的重要测度分析的自适应截断抽样法。在所建模型中,基于Spearman相关系数的Copula函数被用来描述模型的相关性部分,其本身不受各个变量边缘分布的限制,比传统的Pearson相关系数具有更强的实用性。而建立在Copula逼近基础上的自适应截断抽样,可以利用自适应寻找设计点过程中的信息来计算失效概率,提高可靠性分析和基本变量重要性分析方法的效率和稳健性。在详细给出建模原理和求解流程方法后,算例用于说明模型的合理性和算法的可行性。

多项式输出中相关变量的重要性测度分析

为了解决一般工程问题中输出量为多项式情况下相关正态输入变量的贡献识别问题,以二次不含交叉项的多项输出量为例,利用多维相关正态分布及其条件分布的性质,解析地推导了相关正态输入变量对输出量总方差的独立贡献及相关贡献,采用算例验证了所推导的解析表达式的正确性.文中所推导的相关正态变量独立贡献和相关贡献的表达式可直接用于输出量为二次不含交叉项多项式或一次多项式情况下的输入变量贡献的识别,并且为其他新的算法提供了对照解,另外此方法亦可以推广至含交叉项的高阶多项式,解决更为复杂输出量情况下输入量的贡献识别问题.

基本随机变量的重要性测度及其概率密度演化算法

为进一步完善当前的基本变量的重要性分析,在单一的矩独立的重要性测度指标的基础上,建立了一个新的矩独立的重要性测度指标体系,该体系包括基本变量的总重要性测度、平均总重要性测度、主重要性测度和平均主重要性测度,用以衡量不同要求下基本随机变量对系统或模型输出响应整体不确定性的影响程度。给出了各个重要性测度指标的定义,分析了各个重要性测度指标的工程意义和适用范围。结合概率密度演化方法高效、准确的优点,提出了一种基于概率密度演化方法的重要性测度求解方法。文中算例证明:所提指标体系相比当前指标体系更加全面合理,所提方法能在高精度求得各重要性测度结果的基础上大幅提高计算效率。

基于随机森林的重要性测度指标体系

重要性测度分析可以找出重要特征变量,从而降低输入空间的维数,节约运算成本。基于随机森林重要性测度的分析原理,探寻随机森林的重要性测度指标与基于方差的全局灵敏度指标之间的联系,得到求解方差灵敏度主指标S_(i)及其总指标S^(T)_(i)的新途径。建立基于随机森林的单变量、组变量重要性测度指标,并明确具体的求解过程,完善基于随机森林的重要性测度指标体系。通过算例验证了所提基于随机森林的重要性测度指标体系的有效性及其与方差灵敏度指标之间关系的正确性。

基于宏块重要性测度的重同步方法

重同步是视频传输中一种重要的错误恢复方法。对视频传输过程中的失真进行分析后,提出了基于宏块重要性测度的重同步新方法。通过定义宏块重要性测度,充分利用视频信息的重要性结合码流长度,对压缩视频流进行打包,使得视频包的重要性保持一致。分别采用基于宏块个数、基于码流长度和本方法对不同类型的测试序列进行了视频包丢失实验。结果表明,本文方法平均失真的波动最小,因此在传输过程中,无论哪一个视频包发生丢失,都不会对视频质量带来剧烈的波动,提高了主观视觉效果。

复合随机振动系统的动力可靠性矩独立重要性测度及态相关参数解法

针对激励与结构参数同时存在不确定性的复合随机振动系统,由随机结构无条件动力可靠度表达式出发,利用条件概率密度函数解析变换给出衡量基本随机变量对动力可靠性影响的矩独立重要性测度指标。该指标可表征不确定性随机变量对动力可靠度响应量分布的平均影响程度,可全面反映随机变量对响应分布影响。基于状态依存参数模型,提出求解矩独立重要性测度指标的态相关参数(SDP)法。利用算例分析结构动力可靠性参数的矩独立重要性测度,并与直接Monte-Carlo法对比。所提方法可在保证计算精度同时大幅度提高计算效率,适用于分析复合随机振动系统非线性可靠性响应。

航空齿轮振动的重要性测度分析

针对参数不确定性对航空齿轮振动优化的影响,以及参数维数较多时优化计算的复杂性,引入了基于方差的重要性测度指标。首先,应用ANSYS软件的APDL命令流建立了齿轮的参数化模型。然后,将命令流导入MATLAB调用ANSYS进行计算,求解了齿轮参数变量对低阶振动频率的重要性测度指标,求解时采用高效的SDP方法。同时,验证了变异系数的选取对参数变量的重要性测度排序基本无影响。研究显示,将重要性测度指标引入齿轮振动分析中具有可行性,这样不仅为进一步的优化工作打下了基础,也为重要性测度指标在齿轮其他研究领域的推广应用奠定了基础。

状态模糊情况下矩独立重要性测度及其态相关参数解法

为了有效分析基本输入变量在状态模糊情况下对系统模糊失效概率的影响,通过比较条件模糊失效概率与无条件模糊失效概率之间的差异,定义了一种输入变量对模糊失效概率的矩独立重要性测度指标。所提指标不仅可以定量反映每个输入变量对模糊失效概率这种矩独立响应量的影响大小,而且通过解析变换,揭示了所提矩独立重要性测度指标与相应的基于方差的重要性测度指标之间的内在联系,并将所提矩独立重要性测度转化成基于失效域模糊隶属函数方差的重要性测度。基于这种转换及控制理论中的状态依存参数模型,建立了求解所提矩独立重要性测度指标的态相关参数(SDP)法,极大程度地提高了所提指标的计算效率。最后,针对3种不同的模糊失效域隶属函数形式,通过算例表明了所提的矩独立重要度指标的可行性、合理性以及态相关参数方法的精确与高效。

非概率模型中基本区间变量的重要性测度

针对区间变量情况下的非概率可靠性模型,提出一种基本区间变量对系统非概率可靠性指标影响的非概率重要性测度。所提非概率重要性测度可以直接全面地反映基本区间变量对结构安全影响的重要程度,从而指导工程设计。文中分析非概率重要性测度的基本性质,而后基于蒙特卡洛方法和区间模型非概率可靠性指标的一维优化算法,提出非概率重要性测度的求解方法,同时给出该方法的原理和实现步骤,最后采用算例验证所提方法的精度和效率。

动态系统元器件失效率的矩独立重要性测度分析

针对不确定性元器件失效率对动态系统失效概率影响程度的度量问题,研究了动态系统元器件失效率的重要性分析方法。分析了不确定性情况下动态系统失效概率的特点;依据Borgonovo的矩独立灵敏度分析思想,提出了两种新的矩独立不确定性重要性测度,给出了基于蒙特卡罗数值仿真的一般求解方法,分别用来分析系统工作时间给定和在区间变化两种情况下元器件失效率不确定对系统失效概率分布函数的贡献程度;建立了重要性测度的高效算法,通过稀疏网格积分技术将多元函数的积分问题转化成一元函数积分的张量积组合,通过Edgeworth级数方法将响应量分布函数的求解问题转化为基于其前四阶矩的失效概率估计,从而有效降低了功能函数的调用次数,提高了重要性测度的求解效率。最后,通过两个算例验证了所提方法的合理性和算法的高效性。

基于相关变量分解的重要性测度分析新方法

为了清晰地掌握相关输入变量情况下响应量方差的来源,有必要将重要性测度分离为相关部分和独立部分。通过将相关变量构造为独立变量的线性组合,相关输入变量对功能响应的方差贡献可被分离为相关部分和非相关部分,提出线性响应量情况下基于相关变量分解的重要性测度分析方法。所提方法不仅能将某一相关变量对响应的方差贡献分解为独立部分和相关部分,还可将其相关贡献分离为其与每一相关变量间的相关贡献分量。在此基础上针对非线性响应量的情况建立了基于迭代一阶泰勒展开的重要性求解方法,该方法可在响应的一阶泰勒展开式的方差与原响应方差基本一致的情况下对相关变量进行重要性测度求解。采用所提方法,对文中数值算例和工程应用算例中各相关输入变量的相关部分和独立部分的重要性测度指标进行了求解,证明了文中提出的基于相关变量分解的重要性测度方法是合理、可行的。

分析基于失效概率的矩独立重要性测度的单层密度权重法

为了有效地分析结构系统输入变量不确定性对结构系统失效概率的影响程度,研究了对基于失效概率的矩独立重要性测度的计算,并基于单层Monte Carlo计算法和密度权重计算法,建立了准确、高效求解失效概率矩独立重要性测度的单层密度权重法。工程算例表明,与已有的计算方法相比,该方法仅需较少的模型计算量就能得到足够准确的结果,极大地提高了计算效率,且具有很好的工程适用性。

因素集合的重要性测度确定及其应用

本文应用主分量分析法确定单因素的重要性测度,类比独立事件的概率和计算公式,提出因素集合X中每个子集A对客体的重要性测度的计算公式.由此确定的重要性测度应用于Fuzzy积分对水质污染作综合评价的结果与实况相符合.

基于鞍点逼近法的基本随机变量重要性测度算法

利用鞍点逼近法可以直接逼近单个线性响应功能函数概率分布的特点,提出了基于鞍点逼近的基本随机变量重要性测度分析方法。在所提方法中,首先将非线性响应功能函数进行线性化,再利用鞍点逼近方法近似得到响应功能函数的概率密度函数及其在变量某个实现值下响应功能函数的条件概率密度函数,进而根据基本随机变量重要性测度的定义计算出相应变量对响应功能函数分布影响的重要程度。最后给出了该方法的实现步骤和原理,并通过算例验证了该方法的合理性和可行性。