基于模糊信息粒化的支持向量机在犯罪时序预测中的应用

发布时间：2017-08-11 04:28

  本文关键词：基于模糊信息粒化的支持向量机在犯罪时序预测中的应用

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【摘要】：犯罪时间序列一般具有随机性和波动性强的特点。传统的时间序列建模方法利用犯罪时序数据之间的相关性建立预测模型;但对细颗粒度下的信息利用不足。相比之下,基于模糊信息粒化的支持向量机能够在对时间序列的细颗粒度数据进行粒化预处理的基础上建立拟合回归模型,实现粗颗粒度下的时序预测。利用基于模糊信息粒化的支持向量机方法对S市的侵财类案件数据进行分析预测,并与ARIMA模型进行了比较。结果表明该方法在预测精度上要显著优于时间序列预测模型。对公安部门的警务指挥与情报研判具有较高的实用性。
【作者单位】： 中国人民公安大学警务信息工程学院;清华大学公共安全研究院;
【关键词】： 信息粒化 支持向量机 时间序列 犯罪预测
【分类号】：D917.6;TP181
【正文快照】： 随着警务信息化建设与情报引导警务机制的不断发展,公安部门普遍建立了合成指挥与应急联动机制,该机制要求以情报为先导,对未来一定时期内的警情进行研判,从而提高警情处置与应急联动的效能。因此,当前的公安业务部门尤其是警务指挥与情报研判对犯罪预测产生了巨大的需求。目

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本文编号：654260