基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法

肖延辉; 王欣; 冯文刚; 田华伟; 吴绍忠; 李丽华

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基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法

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摘要

【目的】利用犯罪嫌疑人的历史活动轨迹,预测其可能潜藏的地理位置,进而对其进行定位、跟踪、监控或抓捕。【方法】提出基于长短记忆型卷积神经网络的犯罪地理位置预测方法:利用卷积神经网络提取重要犯罪位置特征,挖掘位置数据在空间维度上的局部相关性;基于长短记忆型神经网络学习位置特征在时间维度上的连续性,得到下一个位置的预测。【结果】在真实轨迹数据集GeoLife上进行对比实验,本文方法将犯罪地理位置预测的精确度从0.71提高到0.79。【局限】实验采用GeoLife真实轨迹数据集进行模拟仿真,方法的实用性和有效性需要在公安一线实战中进一步检验。【结论】本文方法可以有效挖掘空间相关性和时间连续性,预测精确度远高于随机预测精确度,可以为公安情报研判提供有效参考。

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来源
《现代图书情报技术》 |2018年第10期|15-20|共6页
作者
肖延辉; 王欣; 冯文刚; 田华伟; 吴绍忠; 李丽华;
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作者单位

中国人民公安大学侦查与反恐怖学院;

中国人民公安大学公安情报研究中心;

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正文语种 chi
中图分类侦查技术与方法;人工神经网络与计算;
关键词
犯罪打击; 深度学习; 神经网络; 位置预测;

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