Klasyfikator neuronowy RBF rozmiaru szkody komunikacyjnej

W artykule przedstawiono wyniki prób zastosowania sieci neuronowej typu RBF do określenia rozmiaru szkody komunikacyjnej będącej skutkiem kolizji drogowej. Jako parametr badawczy przyjęto rozmiar szkody określony współczynnikiem zależnym od kosztu naprawy uszkodzonego pojazdu oraz jego wartości rynkowej. Elementy mechanizmu szkodowego determinujące sposób kwalifikacji szkody stanowiły czynniki wewnętrzne układu, tj. cechy techniczne pojazdów, cechy osobnicze kierujących, wpływ czynników atmosferycznych oraz lokalizacji czasowo-przestrzennej zdarzenia. Badaniem objęto przypadki zgłoszone celem likwidacji w śląskim oddziale jednego z zakładów ubezpieczeń. W przeprowadzonych badaniach sprawdzono działanie sieci neuronowych przy ograniczonej liczbie danych wejściowych.

---

In the article the results of the attempts of RBF neural network application to define the size of a communication damage being the result of a road collision were presented. The size of the damage was used as a research parameter defined by the coefficient dependent on the cost of repair of the damaged vehicle and its market value. The elements of the damage mechanism determining the way of damage qualification were the inner factors of the system, that is; the technical features of the vehicles, the character features of the drivers, the influence of the weather conditions and the location of the event in time and space. The research was conducted on cases reported for liquidation in Silesian branch of one of the insurance companies. In the conducted research the working of the neural networks with the limited input data was checked.