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申请/专利权人：中汽信息科技(天津)有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种商用车出险概率预测方法、设备和介质，该方法通过获取待预测车辆的车辆行驶数据，确定包括驾驶行为类、车辆状态类以及驾驶环境类特征的当前特征，根据当前特征以及其它车辆的参考特征构成当前预测批次特征，将其输入至预先训练的概率预测模型中，进而针对每一类特征，分别进入对应的评估模块，通过切分单元进行特征切分，通过自注意单元生成第一矩阵，通过全连接单元生成第二矩阵，并通过掩码计算单元生成第三矩阵，以得到各类特征的风险评分，进而通过全连接模块融合各类特征的第三矩阵，得到待预测车辆的出险预测概率，实现了结合驾驶行为、车辆状态以及驾驶环境的出险概率预测，提高了预测准确性。

主权项：1.一种商用车出险概率预测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待预测车辆的车辆行驶数据，基于所述车辆行驶数据确定所述待预测车辆的当前特征，其中，所述当前特征包括驾驶行为类特征、车辆状态类特征以及驾驶环境类特征；基于所述当前特征以及其它车辆的参考特征构成当前预测批次特征，将所述当前预测批次特征输入至预先训练的概率预测模型，其中，所述概率预测模型包括各类特征的评估模块和全连接模块，评估模块包括切分单元、自注意单元、全连接单元和掩码计算单元；针对所述当前预测批次特征中每一类特征，分别进入对应的评估模块，通过切分单元进行特征切分，通过所述自注意单元生成第一矩阵，通过所述全连接单元生成第二矩阵，并通过所述掩码计算单元生成第三矩阵，其中，第三矩阵用于描述对应的类特征的风险评分；基于所述全连接模块，对所述当前预测批次特征中每一类特征分别对应的第三矩阵进行融合，基于融合结果确定所述待预测车辆的出险预测概率；所述通过所述自注意单元生成第一矩阵，包括：将所述切分单元切分后的类特征输入至所述自注意单元，通过所述自注意单元中各全连接层对应的权重系数和偏置系数，生成两个全连接向量，通过所述自注意单元，对一个全连接向量和另一个全连接向量的转置进行相乘处理，得到第一注意力矩阵，并对所述第一注意力矩阵进行缩放和归一化处理，基于缩放和归一化处理后的第一注意力矩阵以及切分后的类特征得到第一矩阵；所述通过所述全连接单元生成第二矩阵，包括：将所述自注意单元生成的第一矩阵输入至所述全连接单元，通过所述全连接单元对应的权重系数和偏置系数，生成第二矩阵；所述通过所述掩码计算单元生成第三矩阵，包括：将所述第二矩阵输入至所述掩码计算单元，通过所述掩码计算单元，对所述第二矩阵和所述第二矩阵的转置进行相乘处理，得到第二注意力矩阵，基于预设掩码系数以及所述第二注意力矩阵生成掩码矩阵，对所述掩码矩阵和所述第二注意力矩阵进行相乘处理，得到第三矩阵。

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