基于智能优化算法的犯罪预测方法研究

发布时间：2020-11-22 03:25

　　 近年来,刑事犯罪规模呈现上升态势,这不仅给人民群众的生命和财产安全带来巨大危害,也破坏了城市的和谐稳定发展环境,不利于国家的长治久安。因此,深入研究犯罪活动的时空分布规律,准确预测犯罪趋势,对于提高公安机关的警务研判能力,精确打击犯罪活动,建设美丽、和谐和安宁的生产和生活环境都具有重要意义。本文采用模糊、遗传、禁忌、混沌、粒子群等智能算法,研究了两类犯罪预测方法,一类是犯罪地理目标预测,另一类是案件数目预测。并且从模型算法优化和样本数据处理两个角度对犯罪预测模型进行了优化。主要研究工作和成果如下:(1)针对连环犯罪案件的特点,研究了犯罪地理目标预测模型及其基本原理,然后分析了该模型的不足。最后利用模糊算法对原始模型进行了改进,并采用相关实例对新模型的精度及可靠性进行验证。(2)通过分析BP神经网络算法进行长周期犯罪预测时预测效果不佳、误差较大等缺点,从优化模型算法角度出发,采用遗传算法和禁忌算法对BP-ANN的长周期犯罪预测模型进行了优化。并对相关模型进行实例验证,最后分析了模型预测误差。(3)针对BP神经网络算法进行短周期犯罪预测时存在预测精度不佳、可靠性较差等缺点,从优化模型算法角度出发,采用粒子群算法对BP-ANN的短周期犯罪预测模型进行了优化。并据此进一步提出混沌算法和粒子群算法优化BP-ANN的短周期犯罪数目预测模型,然后开展实例了验证。最后分析并对比两种模型预测效果。(4)以混沌粒子群优化的BP神经网络短周期犯罪预测模型为基础,从样本数据处理角度出发,提出了基于小波阈值法的混沌粒子群算法优化的BP神经网络犯罪预测模型,并对比了去噪前后模型的预测效果。
【学位单位】：安徽工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：D918;TP18
【部分图文】：

基于智能优化算法的犯罪预测方法研究促进该领域的发展可以为国家治安防控给予有力的支持。因此，积极探索智法在犯罪预测方面的应用研究具有重大的理论及现实意义。国内外研究现状1 CGT 模型国内外研究现状本文研究的犯罪预测可以分为两类：一类是犯罪地理目标预测；另一类是犯件数目预测。犯罪地理目标预测模型是由 Rommo 博士于上世纪 90 年代提出的一种结合了数学、犯罪地理学等学科专业犯罪侦查模型[5]。其主要作用是根据犯罪地点或关地点推断出犯罪人最有可能的居住地或逗留地。目前，该技术已广泛应用美等国家的警察局[6]。它主要用于诸如系列杀人、盗窃、爆炸、纵火等连环案及诈骗、斗殴等其他类型案件[7]。

图 1-2 国外犯罪定位软件由于我国在这方面起步较晚，研究基础较为薄弱，目前仍处于探索阶段，是在基础理论和应用技术方面尚处于初期研究阶段，与国外先进水平还存在差距。近年来，随着我国警务信息系统技术的推广应用，我国逐步加强了在地理画像等犯罪预测领域的研究，连续组织了多次全国犯罪地理画像技术交动，同时公安部门也不断加深与地方科研高校在该领域的合作，这促使连环侦查技术步入了一个新的发展机遇期。因此，目前此项技术已成为当前研究点。

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【参考文献】

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本文编号：2894033