Resumen

El modelo de red neuronal BP es un tema candente en la investigación académica reciente, y se ha aplicado con éxito a muchos otros campos, pero pocos investigadores aplican el modelo de red neuronal BP al campo del seguro de automóviles. El método principal que se ha utilizado en la predicción del monto total de reclamación en el seguro de automóviles es el modelo lineal generalizado, donde el modelo de red neuronal BP podría proporcionar un enfoque diferente para estimar la pérdida total de reclamación. En este documento se utiliza un algoritmo genético para optimizar la estructura de la red neuronal BP en primer lugar, y la velocidad de cálculo se mejora significativamente. Al mismo tiempo, al considerar el problema de sobreajuste, se introduce un método de parada temprana para evitar dicho problema. En el modelo, se entrena un modelo de red neuronal BP de tres capas, que incluye la capa de entrada, la capa oculta y la capa de salida. Teniendo en cuenta varios factores, se establece un modelo de predicción del monto total de reclamación, y se utiliza

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Red neuronal; Modelo de red neuronal BP; Seguro de automóvil; Predicción; Monto total de reclamos; Teoría de credibilidad
• Keywords:Neural network; BP neural network model; Automobile insurance; Prediction; Total claim amount; Credibility theory