财产保险之机动车辆保险

一,
保险金额:购车价(含税)或实际价(折旧价最高为购车价的80%)
事故责任比例:保险人承担的责任比例,主要事故责任70%--同等(50%)--次要(30%)
保险赔偿金额:(保险车辆损失赔款+施救费赔款)×(1-免赔率之和)

Traffic Accident精神损害赔偿责任保险(附加险),每人每次事故最高赔偿10万,10%免赔率
无过失责任险(附加险)---5万内协商确定,20%免赔率
车辆停驶损失险(附加险)--日赔偿最高300,赔偿天数最长为60天
车上货物责任险(附加险)--每次20%免赔率
车身划痕损失险(附加险)--家庭自用,非营业用,3年以内,9座以下,金额为5000

二,
一般机动车辆保险DAA
机动车定额保险DAB
机动车辆消费贷款保证保险DAD
机动车辆提车暂保单DAE

DAA一般机动车辆保险
投保方式:单车投保;车队投保
风险修正系数:单车风险修正系数,多车风险修正系数
投保单为一单一车
保险期限最多为一年
DAB定额保单
保险期限必须按一年确定
投保价格低,不再享受单车风险修正系数优惠和续保保费优惠
可以投保<车辆损失险><第三者责任险><车上人员责任险>
DAE提车暂保单
仅承保车辆损失险和第三者责任险,车辆损失险保险金额为新车购置价,第三者责任险限额为5万
车辆的保费固定:新车购置价<10万----------保费200
>=10 <30----------保费280
>=30 ----------保费400

三,
特种车:具有特殊用途的专用车
折旧率:年折旧率*已使用年限,折旧按年计算,不足一年不计折旧,最高不超过80%
[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0112/5294/59071c21-775a-3212-9e16-6ffb13626d30.png[/img]
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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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