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一種基于多尺度時變復(fù)雜性的航班延誤保險(xiǎn)動態(tài)保費(fèi)模型迭代方法與流程

文檔序號:40611801發(fā)布日期:2025-01-07 20:56閱讀:7來源:國知局
一種基于多尺度時變復(fù)雜性的航班延誤保險(xiǎn)動態(tài)保費(fèi)模型迭代方法與流程

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī),具體而言,涉及一種基于多尺度時變復(fù)雜性的航班延誤保險(xiǎn)動態(tài)保費(fèi)模型迭代方法。


背景技術(shù):

1、航延險(xiǎn)起源于購買機(jī)票體驗(yàn)的增值服務(wù)。各大保險(xiǎn)公司很早就與金融機(jī)構(gòu)、旅行服務(wù)網(wǎng)站或航空公司合作開發(fā)了航延延誤保險(xiǎn),但社會認(rèn)知度不高,銷量較低。直至2011年底、2012年初航班延誤頻發(fā),航班延誤險(xiǎn)才逐漸被人關(guān)注。2011年到2016年航延險(xiǎn)的保費(fèi)收入由2200萬元增長至約9.5億元,5年間增長近46倍。

2、在航延險(xiǎn)業(yè)務(wù)規(guī)模迅猛發(fā)展的同時由于高賠付率,特別是在2017年和2018年的雨季之后,險(xiǎn)企下架航延險(xiǎn)的消息經(jīng)常能見諸報(bào)端,很多保險(xiǎn)平臺的航延險(xiǎn)產(chǎn)品也難以搜索到。

3、通常的航班延誤保險(xiǎn)產(chǎn)品保費(fèi)大多只對賠償限額做了分檔處理,保費(fèi)屬于靜態(tài)固定保費(fèi)。這類產(chǎn)品未與出行旅客出航航段的具體風(fēng)險(xiǎn)相匹配,容易誘發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn),造成業(yè)務(wù)經(jīng)營不善,難以高質(zhì)量持續(xù)發(fā)展。

4、根據(jù)諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎獲得者斯蒂格利茨的研究成果[1],不同風(fēng)險(xiǎn)的客戶在競爭保險(xiǎn)市場的均衡狀態(tài)是分離均衡,即差異化定價(jià)。本發(fā)明開發(fā)人員在長期的研發(fā)中,做了大量理論與實(shí)務(wù)研究,從而提出了一種基于每個出行旅客出行航段具體風(fēng)險(xiǎn)變化,與風(fēng)險(xiǎn)匹配的多尺度時變復(fù)雜性的航班延誤保險(xiǎn)動態(tài)保費(fèi)模型迭代方法,以解決上述技術(shù)問題之一。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種多尺度時變復(fù)雜性的航班延誤保險(xiǎn)動態(tài)保費(fèi)模型迭代方法,能夠解決上述提到的一些技術(shù)問題。具體方案為:

2、收集處理航班信息、天氣信息的相關(guān)數(shù)據(jù),識別評估多尺度航班延誤時變復(fù)雜性程度mtc-fd;

3、基于航段航班延誤多尺度時變復(fù)雜性評估結(jié)果,構(gòu)建出行航段的多尺度時變復(fù)雜性航班延誤風(fēng)險(xiǎn)評估模型mtc-fdirm;

4、基于所述出行航段航班延誤風(fēng)險(xiǎn)評估模型,構(gòu)建出行旅客多尺度時變復(fù)雜性航班延誤動態(tài)保費(fèi)模型mtc-fddpm;

5、實(shí)時計(jì)算出行旅客出行航段具體風(fēng)險(xiǎn)率和動態(tài)保費(fèi);

6、構(gòu)建ts-mtc-fdim兩階段迭代優(yōu)化模型,定時評估近期航班延誤實(shí)際狀態(tài)和所述多尺度時變復(fù)雜性風(fēng)險(xiǎn)評估之間的差異,對所述多尺度時變復(fù)雜性動態(tài)保費(fèi)模型不斷迭代優(yōu)化。

7、可選的,所述收集處理航班信息、天氣信息的相關(guān)數(shù)據(jù),識別評估航班延誤多尺度時變復(fù)雜性程度mtc-fd,包括:

8、由航班延誤多尺度時變復(fù)雜性相關(guān)因素,識別評估航班延誤多尺度多重分形復(fù)雜性程度mtc-fd-mf;

9、由航班延誤多尺度時變復(fù)雜性相關(guān)因素,識別評估航班延誤多尺度混沌復(fù)雜性程度mtc-fd-chaos。

10、可選的,所述由航班延誤多尺度時變復(fù)雜性相關(guān)因素,識別評估航班延誤多尺度多重分形復(fù)雜性程度mtc-fd-mf,包括:

11、表面多重分形時變復(fù)雜性程度評估公式如下:

12、

13、

14、

15、本質(zhì)多重分形時變復(fù)雜性程度的評估公式如下:

16、

17、

18、

19、

20、可選的,所述由航班延誤多尺度時變復(fù)雜性相關(guān)因素,識別評估航班延誤多尺度混沌復(fù)雜性程度mtc-fd-chaos,包括:

21、多尺度混沌復(fù)雜性程度公式如下:

22、

23、可選的,所述基于航段航班延誤多尺度時變復(fù)雜性評估結(jié)果,構(gòu)建出行航段的多尺度時變復(fù)雜性航班延誤風(fēng)險(xiǎn)評估模型mtc-fdirm,包括:

24、構(gòu)建航班延誤基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)評估模型mtc-fdbrm,包括mtc-fdbrm-pb是否延誤風(fēng)險(xiǎn)評估模型和mtc-fdbrm-tm延誤時長評估模型;

25、對所述基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)評估模型進(jìn)行組合,構(gòu)建mtc-fdirm復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型。

26、可選的,所述mtc-fdbrm-pb是否延誤風(fēng)險(xiǎn)評估模型如下:

27、

28、其中xfd表示函數(shù)自變量,包括:溫度表面多重分形復(fù)雜度、濕度表面多重分形復(fù)雜度、出發(fā)機(jī)場航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、到達(dá)機(jī)場航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、航空公司航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、航段航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、出發(fā)時間航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、溫度本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、濕度本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、出發(fā)機(jī)場航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、到達(dá)機(jī)場航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、航空公司航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、航段航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、出發(fā)時間航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、溫度混沌復(fù)雜度、濕度混沌復(fù)雜度、出發(fā)機(jī)場航班延誤混沌復(fù)雜度、到達(dá)機(jī)場航班延誤混沌復(fù)雜度、航空公司航班延誤混沌復(fù)雜度、航段航班延誤混沌復(fù)雜度、出發(fā)時間航班延誤混沌復(fù)雜度。

29、可選的,所述mtc-fdbrm-tm延誤時長評估模型如下:

30、

31、其中xfd表示函數(shù)自變量,包括:溫度表面多重分形復(fù)雜度、濕度表面多重分形復(fù)雜度、出發(fā)機(jī)場航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、到達(dá)機(jī)場航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、航空公司航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、航段航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、出發(fā)時間航班延誤表面多重分形復(fù)雜度、溫度本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、濕度本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、出發(fā)機(jī)場航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、到達(dá)機(jī)場航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、航空公司航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、航段航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、出發(fā)時間航班延誤本質(zhì)多重分形復(fù)雜度、溫度混沌復(fù)雜度、濕度混沌復(fù)雜度、出發(fā)機(jī)場航班延誤混沌復(fù)雜度、到達(dá)機(jī)場航班延誤混沌復(fù)雜度、航空公司航班延誤混沌復(fù)雜度、航段航班延誤混沌復(fù)雜度、出發(fā)時間航班延誤混沌復(fù)雜度。

32、可選的,所述對所述基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)評估模型進(jìn)行組合,構(gòu)建mtc-fdirm復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型,包括:

33、計(jì)算航段是否延誤風(fēng)險(xiǎn)率rfdpb,預(yù)測未延誤歸類為低風(fēng)險(xiǎn);

34、計(jì)算航段延誤時長風(fēng)險(xiǎn)率rfdtm,當(dāng)預(yù)測延誤且時長較長,歸類為高風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)預(yù)測延誤且時長較短,歸類為低風(fēng)險(xiǎn),其余歸類為中等風(fēng)險(xiǎn);

35、計(jì)算航段航班延誤復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)率r:

36、

37、其中a={低風(fēng)險(xiǎn)(預(yù)測未延誤)},b={低風(fēng)險(xiǎn)(預(yù)測延誤)},c={中、高風(fēng)險(xiǎn)(預(yù)測延誤)}

38、可選的,所述基于所述出行航段航班延誤風(fēng)險(xiǎn)評估模型,構(gòu)建出行旅客多尺度時變復(fù)雜性航班延誤動態(tài)保費(fèi)模型mtc-fddpm,包括:

39、評估航班延誤動態(tài)保費(fèi)模型的影響因素;

40、基于所述mtc-fdirm航班延誤復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型和前述影響因素,構(gòu)建mtc-fddpm動態(tài)保費(fèi)模型如下:

41、

42、可選的,所述實(shí)時計(jì)算出行旅客出行航段具體風(fēng)險(xiǎn)率和動態(tài)保費(fèi),包括:

43、基于所述mtc-fdirm航班延誤復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型和mtc-fddpm動態(tài)保費(fèi)模型編寫腳本或api,

44、調(diào)用所述腳本或api,實(shí)時計(jì)算出行旅客出行航段具體風(fēng)險(xiǎn)率和動態(tài)保費(fèi)。

45、可選的,所述構(gòu)建ts-mtc-fdim兩階段迭代優(yōu)化模型,定時評估近期航班延誤實(shí)際狀態(tài)和所述多尺度時變復(fù)雜性風(fēng)險(xiǎn)評估之間的差異,對所述多尺度時變復(fù)雜性動態(tài)保費(fèi)模型不斷迭代優(yōu)化,包括:

46、構(gòu)建ts-mtc-fdim兩階段迭代優(yōu)化模型,第一階段模型為:

47、

48、第二階段模型為所述的mtc-fdirm航班延誤復(fù)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型和mtc-fddpm動態(tài)保費(fèi)模型。

49、通過ts-mtc-fdim兩階段迭代優(yōu)化模型定時評估近期航班延誤實(shí)際狀態(tài)和所述多尺度時變復(fù)雜性風(fēng)險(xiǎn)評估之間的差異。

50、本發(fā)明實(shí)施例的上述方案與現(xiàn)有技術(shù)相比,至少具有以下有益效果:本發(fā)明通過一種航班延誤多尺度時變復(fù)雜性動態(tài)保費(fèi)模型,用于實(shí)時動態(tài)評估每個投保航班延誤保險(xiǎn)的出行旅客的風(fēng)險(xiǎn),并基于多尺度時變復(fù)雜性風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果動態(tài)計(jì)算保費(fèi),促使保費(fèi)與出行旅客出行航段具體風(fēng)險(xiǎn)相匹配,推動航班延誤保險(xiǎn)經(jīng)營品質(zhì)提升,促進(jìn)航班延誤保險(xiǎn)業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展。

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