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基于大数据的非营业性质车辆从事营业行为的识别方法
摘要文本
本发明涉及车辆行为识别技术领域，具体地说，涉及基于大数据的非营业性质车辆从事营业行为的识别方法。其包括S1、获取营运车的运行特征向量；S2、基于营运车的运行特征向量训练逻辑回归模型；S3、获取待识别车辆的运行特征向量；S4、将待识别车辆的运行特征向量传入逻辑回归模型中进行评分。本发明中通过对营运车数据进行从事营业行为车辆特征数据探查，确定从事营业行为车辆识别特征及相应阈值；然后判断待识别车辆各个特征是否达到阈值，基于从事营业行为车辆特征数据阈值及对应权重，最终判定待识别车辆是否为从事营业行为的车辆，从而达到快速识别从事营业行为车辆的效果。
申请人信息
- 申请人:北京保险服务中心股份有限公司
- 申请人地址:100045 北京市石景山区八大处路49号院4号楼6层6088
- 发明人: 北京保险服务中心股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于大数据的非营业性质车辆从事营业行为的识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311357806.1 |
| 申请日 | 2023/10/19 |
| 公告号 | CN117422596A |
| 公开日 | 2024/1/19 |
| IPC主分类号 | G06Q50/26 |
| 权利人 | 北京保险服务中心股份有限公司 |
| 发明人 | 章熠; 哈斯; 吴涛; 潘正品 |
| 地址 | 北京市石景山区八大处路49号院4号楼6层6088 |
专利主权项内容
1.基于大数据的非营业性质车辆从事营业行为的识别方法，其特征在于，其包括如下方法步骤：S1、获取营运车的运行特征向量；S2、基于营运车的运行特征向量训练逻辑回归模型；S3、获取待识别车辆的运行特征向量；S4、将待识别车辆的运行特征向量传入逻辑回归模型中进行评分，其中：逻辑回归模型将待识别车辆用于非法营运车的得分而设定的分值刻度，通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义，即：Score＝A-B×log(Odds)；式中，Score为待识别车辆用于非法营运车的得分；A为分值补偿，B为分值刻度，A和B均为常数；Odds为发生比。