【摘要】：全球經(jīng)濟(jì)、政治和文化正在飛速發(fā)展,犯罪是這些發(fā)展的障礙,危害著人們的財(cái)產(chǎn)安全,然而使用傳統(tǒng)預(yù)測方法無法對犯罪進(jìn)行精確的預(yù)測,論文基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法對犯罪進(jìn)行了預(yù)測。犯罪預(yù)測是指通過對過去犯罪紀(jì)錄進(jìn)行分析,從而對接下來一段時(shí)間內(nèi)犯罪發(fā)生的熱點(diǎn)地區(qū)、數(shù)量、類型等進(jìn)行預(yù)測。因此本文圍繞區(qū)域犯罪數(shù)量、犯罪熱點(diǎn)和犯罪類型進(jìn)行了以下研究。論文引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域犯罪數(shù)量進(jìn)行預(yù)測,建立了基于LSTM算法的區(qū)域犯罪數(shù)量預(yù)測模型并提出了兩種實(shí)現(xiàn)方式:LSTM 一維時(shí)間序列和LSTM多維時(shí)間序列。對研究區(qū)域?qū)嵤┚W(wǎng)格劃分操作,形成小的網(wǎng)格區(qū)域,然后選取目標(biāo)網(wǎng)格,傳統(tǒng)時(shí)間序列算法ARIMA僅僅利用目標(biāo)網(wǎng)格的歷史犯罪數(shù)據(jù),而LSTM還利用了目標(biāo)網(wǎng)格周圍網(wǎng)格的歷史犯罪數(shù)據(jù),考慮了周圍網(wǎng)格犯罪數(shù)量對目標(biāo)網(wǎng)格犯罪數(shù)量的影響。論文基于芝加哥歷史犯罪數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明LSTM的均方根誤差比ARIMA低0.73,平均絕對百分比誤差比ARIMA低4.96%。進(jìn)一步地,論文對LSTM進(jìn)行了改進(jìn),將節(jié)假日、溫度、天氣因素納入模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明改進(jìn)模型的均方根誤差比未改進(jìn)LSTM低0.57,平均絕對百分比誤差比未改進(jìn)LSTM低2.62%。針對區(qū)域犯罪熱點(diǎn)預(yù)測,論文提出了一種將目標(biāo)區(qū)域時(shí)間、空間均嵌入模型進(jìn)行考慮的時(shí)空神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型引入時(shí)空窗口的概念,將預(yù)測某區(qū)域是否為熱點(diǎn)的問題,轉(zhuǎn)化為時(shí)空序列預(yù)測問題,基于時(shí)空累積影響來預(yù)測某區(qū)域是否為熱點(diǎn)。為了驗(yàn)證論文算法的有效性,同時(shí)利用決策樹、隨機(jī)森林、邏輯回歸等六種經(jīng)典的分類算法進(jìn)行了預(yù)測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,隨機(jī)森林在傳統(tǒng)算法中效果最佳。而論文提出的時(shí)空模型的準(zhǔn)確率比隨機(jī)森林高5.5%,精確率比隨機(jī)森林高6.5%,召回率比隨機(jī)森林高6.9%,F1-score 比隨機(jī)森林高0.061。論文研究了犯罪類型預(yù)測的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程,原始數(shù)據(jù)集中獨(dú)立坐標(biāo)對過多導(dǎo)致無法建立模型。論文使用聚類算法將巨量獨(dú)立的經(jīng)緯度坐標(biāo)對應(yīng)到20個(gè)不同的區(qū)域,同時(shí)將原始的多種犯罪類型合并為3種,然后調(diào)用sklearn庫中的分類器建模,最終可依據(jù)輸入的地點(diǎn)、時(shí)間輸出3種犯罪類型各自發(fā)生的概率。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：D917;TP181
【圖文】：

十分火熱的無人駕駛技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史大一時(shí)期主要是對人體神經(jīng)元相互作用的認(rèn)知，相關(guān)以模擬任何計(jì)算函數(shù)，這一發(fā)現(xiàn)完成了人工神經(jīng)數(shù)學(xué)語言來描述神經(jīng)元之間的相關(guān)作甩，權(quán)值的思感知器，直至大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能在經(jīng)歷了啟蒙時(shí)期后的數(shù)十年內(nèi)，相關(guān)領(lǐng)域科研人員種被稱為Ｈｏｐｆｉｅｌｄ的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在被科研人員提出后到該領(lǐng)域中來進(jìn)行鉆研，隨后許多學(xué)者發(fā)展了反向度網(wǎng)絡(luò)模型基本都是由其發(fā)展而來；逡逑具有劃時(shí)代意義的會議被召開：首屆國際神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)次國際學(xué)術(shù)會議。此后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)遍地絡(luò)被應(yīng)用在傳統(tǒng)行業(yè)的方方面面，不斷取得前無點(diǎn)的發(fā)展進(jìn)程如圖２－２所示。逡逑單層感知器逡逑

邐電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文天氣；犯罪數(shù)埵是指這個(gè)時(shí)間段發(fā)生在該網(wǎng)格的犯

本文編號：2772265