基于ARIMA-LSSVM混合模型的犯罪时间序列预测

发布时间：2017-09-17 06:10

  本文关键词：基于ARIMA-LSSVM混合模型的犯罪时间序列预测

  更多相关文章： 犯罪时间序列 相空间重构 滑动自回归平均模型 后向传播神经网络 PSO-LSSVM

【摘要】：对犯罪时间序列的预测对帮助公安部门更好地掌握犯罪动态,实现智能犯罪发现具有重大意义。针对犯罪时间序列预测的计算需求,结合真实犯罪数据集,提出了ARIMA-LSSVM混合模型。该模型通过ARIMA预测出时间序列的线性部分,通过PSO优化的LSSVM模型预测非线性部分,以对序列进行充分拟合,最后通过混合算法计算最终结果。使用此混合模型达到了精准的预测效果,证明了模型的有效性。
【作者单位】： 武汉大学计算机学院
【关键词】： 犯罪时间序列 相空间重构 滑动自回归平均模型 后向传播神经网络 PSO-LSSVM
【基金】：湖北省重大科技创新计划项目(2013AAA020)
【分类号】：D917
【正文快照】： 0引言高复杂度、样本数据规模的持续增长是时间序列的两大特点[1]。时间序列预测算法是从传统的以ARIMA模型为核心的线性预测算法发展到以机器学习算法为核心的非线性预测算法。线性预测算法能够以较低的计算复杂度获得较为理想的运算结果,非线性预测算法能够很好地逼近任意复

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本文编号：867701