基于贝叶斯因素-时间序列模型的罪犯地理特征仿真研究

发布时间：2017-10-20 09:44

本文关键词：基于贝叶斯因素-时间序列模型的罪犯地理特征仿真研究

【摘要】：分析了可能影响犯罪地点的一些因素,并结合当前热点问题贝叶斯概率模型建立了贝叶斯因素分析模型.通过实例分析发现这种模型比较适合于较少案例情况下,当案件数小于五种时也有一定的预测效果.之后又建立了一种时间序列分析模型,这种模型可以对两个住所的情况和罪犯改变其犯罪策略的情况进行分析,实验发现当案例数较多时,这种模型表现出了很高的准确性.用蒙特卡洛方法生成的数据来测试模型的相关准确性、效率、可信度等数据,并探讨每个模型的优缺点为综合性地运用与实践提供前瞻性的理论依据.
【作者单位】：北京电子科技职业学院科技工程学院;华北水利水电学院外语系;北京师范大学社会发展与公共政策学院;
【关键词】： 贝叶斯因素分析 时间序列分析 犯罪地理特征 蒙特卡洛模拟
【基金】：2010年北京市教委科技计划面上资助(KM201000002002)
【分类号】：O211.61;D917
【正文快照】： 1引言犯罪地点的地理特征分析一直是刑侦中一种重要的方法.它主要用来分析和预测在一个系列案件中罪犯有可能的住所位置，缩小嫌疑人的范围.我们可以理解这种方法是用犯罪情景特征(比如犯罪的地点)，，来推测罪犯的个人特征(比如罪犯的居所)11].这种方法起源于环境犯罪学，其中

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