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龍圖騰網(wǎng)恭喜啟明信息技術(shù)股份有限公司申請(qǐng)的專利一種基于生存分析模型的汽車質(zhì)量索賠預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115146835B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210700593.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q10/04；該發(fā)明授權(quán)一種基于生存分析模型的汽車質(zhì)量索賠預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)是由張鼎;柳鵬程;王鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于生存分析模型的汽車質(zhì)量索賠預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于生存分析模型的汽車質(zhì)量索賠預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，該方法包括如下步驟：通過(guò)故障場(chǎng)景模塊獲取影響汽車零部件發(fā)生質(zhì)量故障的場(chǎng)景；通過(guò)故障要素模塊獲取影響汽車零部件發(fā)生質(zhì)量故障的要素；根據(jù)故障采集模塊和故障要素模塊所獲取的信息，通過(guò)報(bào)表模塊建立索賠模型；根據(jù)索賠模型的數(shù)據(jù)，通過(guò)回歸系數(shù)算法和生存分析模型算法建立索賠預(yù)測(cè)模型；將索賠預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際索賠數(shù)量進(jìn)行對(duì)比，若索賠預(yù)測(cè)模型的平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低于預(yù)設(shè)閾值，則重新建立索賠預(yù)測(cè)模型。本發(fā)明可預(yù)測(cè)汽車零部件索賠發(fā)生規(guī)模結(jié)果，幫助主機(jī)廠提前做好大規(guī)模索賠事件應(yīng)對(duì)，提前準(zhǔn)備維修備件，保障效率，贏得時(shí)間。

本發(fā)明授權(quán)一種基于生存分析模型的汽車質(zhì)量索賠預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于生存分析模型的汽車質(zhì)量索賠預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：獲取故障場(chǎng)景：通過(guò)故障場(chǎng)景模塊獲取影響汽車零部件發(fā)生質(zhì)量故障的場(chǎng)景；所述影響汽車零部件發(fā)生質(zhì)量故障的場(chǎng)景包括汽車零部件供應(yīng)商產(chǎn)品的質(zhì)量問(wèn)題、主機(jī)廠在整車裝配中引入的質(zhì)量問(wèn)題、車輛在經(jīng)銷商店內(nèi)庫(kù)存時(shí)間過(guò)長(zhǎng)而導(dǎo)致的質(zhì)量問(wèn)題、車輛正常使用達(dá)到銷售年限出現(xiàn)的質(zhì)量問(wèn)題以及用戶原因?qū)е碌馁|(zhì)量問(wèn)題；獲取故障要素：通過(guò)故障要素模塊獲取影響汽車零部件發(fā)生質(zhì)量故障的要素；所述影響汽車零部件發(fā)生質(zhì)量故障的要素包括零部件數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)、車輛售后數(shù)據(jù)以及用戶使用數(shù)據(jù)；建立索賠模型：根據(jù)故障采集模塊和故障要素模塊所獲取的信息，通過(guò)報(bào)表模塊建立索賠模型；所述通過(guò)報(bào)表模塊建立索賠模型的方法為：根據(jù)故障采集模塊所獲取的影響汽車零部件發(fā)生質(zhì)量故障的場(chǎng)景信息和故障要素模塊所獲取影響汽車零部件發(fā)生質(zhì)量故障的要素信息，梳理對(duì)應(yīng)索賠業(yè)務(wù)相關(guān)表并打通數(shù)據(jù)，并將已發(fā)生索賠和未發(fā)生索賠的數(shù)據(jù)區(qū)分開(kāi)，分別做正負(fù)樣本，然后根據(jù)正負(fù)樣本，梳理影響索賠發(fā)生事件的數(shù)據(jù)項(xiàng)寬表；建立索賠預(yù)測(cè)模型：根據(jù)索賠模型的數(shù)據(jù)，通過(guò)回歸系數(shù)算法和生存分析模型算法建立索賠預(yù)測(cè)模型；所述根據(jù)索賠模型的數(shù)據(jù)，通過(guò)回歸系數(shù)算法和生存分析模型算法建立索賠預(yù)測(cè)模型的方法為：通過(guò)回歸系數(shù)算法計(jì)算影響索賠發(fā)生事件的相關(guān)性，所述相關(guān)性的計(jì)算公式為： ；式中，為特征值，為單列特征均值，為目標(biāo)，為目標(biāo)值均值；通過(guò)生存分析模型算法計(jì)算在相關(guān)影響因素下索賠事件發(fā)生概率，所述索賠事件發(fā)生概率的計(jì)算公式為： ；式中，X為相關(guān)影響因素，由多個(gè)影響因素組成，所述影響因素包括地域、季節(jié)、燃油價(jià)格和GDP增長(zhǎng)幅度；為從標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)力需求到運(yùn)力需求增加發(fā)生的單位跨度；表示當(dāng)時(shí)間為t，相關(guān)影響因素為X的時(shí)候的索賠事件發(fā)生概率；預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)修正：將索賠預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際索賠數(shù)量進(jìn)行對(duì)比，若索賠預(yù)測(cè)模型的平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低于預(yù)設(shè)閾值，則重新建立索賠預(yù)測(cè)模型。

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