基于和声搜索算法优化支持向量机的突发暴恐事件分级研究

发布时间：2018-01-21 00:56

  本文关键词： 突发暴恐事件 分级 和声搜索 支持向量机　出处：《管理评论》2016年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：突发暴恐事件分级具有重要作用,能够保证预案合理执行和应急资源优化配置。提出基于和声搜索算法优化的支持向量机的分级模型,用于突发暴恐事件分级研究。和声搜索算法优化支持向量机参数,支持向量机提供学习和曲线拟合,同时根据准确度、精确度和敏感度指标评估混战智能分类模型的绩效。利用全球反恐数据库中2008年至2013年我国暴恐事件数据进行测试,并与支持向量机、分类与回归决策树(CART)和C5.0方法进行对比,结果表明分级方法可行且有效,能够为突发暴恐事件管理提供预警和决策支持信息。
[Abstract]:Sudden storm event classification plays an important role to ensure the optimal allocation of resources reasonably and emergency execution plan. Put forward the classification model of support vector machine harmony search algorithm based on Optimization for sudden storm event classification research. Harmony search algorithm to optimize parameters of support vector machine, support vector machine learning and curve fitting, according to the accurate the degree of accuracy, sensitivity and evaluation index of melee intelligent classification model performance. The global terrorism database from 2008 to 2013 China's violent terrorist incident data for testing, and the support vector machine classification and regression tree (CART) and C5.0 method were compared, results show that the classification method is feasible and effective, can provide early warning and decision support information for sudden violent terrorist incident management.

【作者单位】： 北京航空航天大学经济管理学院;中国刑事警察学院治安学系;中国刑事警察学院公安情报学系;
【基金】：国家自然科学基金项目(91224007) 辽宁社会科学规划基金项目(L15AGL016) 公安部公安理论及软科学研究计划(2016LLYJXJXY032) 辽宁省大学生创新训练计划项目(201610175000030)
【分类号】：D815.5
【正文快照】： 引言 突发暴恐事件给人民生命、健康和财产带来极大危害,扰乱了正常社会生产和生活秩序,如新疆7·5打砸烧抢事件、昆明3·01恐怖事件等,如何快速识别和划分突发暴恐事件的级别,从而采取相应应急措施,是制定应急预案及资源配置的基础。突发暴恐事件的管理和处置非常复杂,需要，

本文编号：1449962