随着我国工业及制造业的不断发展,中国山成为汽车产销量最大的国家,然而其所面临的道路交通安全问题也日益凸显。目前道路交通事故已成为威胁人民公共安全的最严重问题之一。车队的安全管理始终是公司及社会关注的重点问题,大多数车队管理还存在着管理理论和措施粗放落后的问题,不能满足车辆安全管理过程中的精细化和智能化需求。在整个道路交通系统中,影响交通安全的因素有很多种,其中由驾驶员和机动车相互影响而造成的交通事故尤为严重。此外,传统的车险大多是根据车辆的价格和去年事故发生状况来进行定价的。这种事后分析的方法对具有弹性的车辆风险无法进行很好的预估,车辆无法差异性定价从而导致车险行业不断亏损并面临巨大的风险。因此,车辆管理部门及各大保险公司为了解决此类问题开始对车辆风险进行研究。本文依托现代大数据理论及人工智能技术,提出“基于改进的隐马尔可夫链的运营车辆风险评估模型”。首先对车联网报警数据进行数据预处理,经过剔除无关指标与异常值后形成建模所需的集市数据。按照对车辆风险影响的大小将指标划分为A类指标与B类指标构建指标体系。其次利用随机森林计算B类指标之间的转移矩阵,利用隐马尔科夫模型修正转移矩阵并计算出B类到A类的发射矩阵,构建随机森林改进的隐马尔科夫模型。进而运用该模型所得数据进行聚类分析判断车辆每日发生隐患次数,并用朴素贝叶斯分类器进行修正。最后结合管理学的海因里希法则构建车辆风险评估的组合模型并计算车辆风险得分。将所得评分结果与原始数据采用关联规则方法对组合模型进行结果验证,验证结果表明模型对测试车辆的风险评估结果关联度较高,认为模型有效。本文采用车辆行驶的实时报警数据,结合多种算法建立组合的运营车辆风险评估模型,通过模型的自适应调整,不断更新修正数据与风险的相关系数,将传统的静态评估转换为风险因素的动态智能评估。将传统的车辆风险事后分析的方式转变为事前分析。该模型有利于车队安全管理系统对车辆进行及时监控,有利于保险公司根据风险评估结果对不同车辆进行差异化定价,同时也有助于驾驶员自身优化驾驶行为。为公共交通安全及车辆保险行业发展开辟了新途径。本文仍有几点不足之处,主要体现在两方面:第一,从数据集方面来看,风险指标仍不够全面,未考虑到路况、天气及驾驶员等客观因素指标。第二,由于模型处于初步探索阶段,目前只建立了两个层次的指标体系,未将指标划分为多个层次。指标之间很可能存在多种层次的关系,仍需进一步进行探究。