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基于时空数据和神经网络的犯罪案件数量预测方法

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摘要

一种基于时空数据和神经网络的犯罪案件数量预测方法，首先，在传统的距离计算基础上，利用出租车流量数据，重新计算区域之间的邻近关系；然后，考虑犯罪在时间和空间上均具有邻近传播的性质，以区域及其邻近区域在当前及过去一段时间的犯罪案件数量作为输入，以该区域在下一个时间段的犯罪案件数量作为输出，为每个区域构建一个BP神经网络模型；通过训练每个区域的BP神经网络和计算测试集的平均绝对误差，确定较优的邻近区域的范围、过去时间段的范围及神经网络隐藏层的节点数。本发明模型合理，使用犯罪记录数据和出租车流量数据并从时空角度进行分析，提高了犯罪案件数量预测的准确度，为优化部署每个区域的巡逻警力提供指导。

著录项

公开/公告号CN110750609A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-02-04

原文格式PDF
申请/专利权人浙江警察学院;
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申请/专利号CN201910973743.X
发明设计人董齐芬;缪秦峰;李国军;郑滋椀;展万程;王亢;
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申请日2019-10-14
分类号
代理机构杭州斯可睿专利事务所有限公司;
代理人王利强
地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨文路555号
入库时间 2023-12-17 06:26:01

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-02-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F16/29 申请日:20191014

实质审查的生效
2020-02-04

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