本文主要研究内容
作者沈寒蕾,张虎,张耀峰,张志刚,朱艳敏,蔡黎（2019）在《基于长短期记忆模型的入室盗窃犯罪预测研究》一文中研究指出：随着智慧警务建设的兴起,利用时空大数据对犯罪事件进行预测成为具有前瞻性的研究。基于2015—2018年WH市110入室盗窃类接警数据,利用循环神经网络(RNN)改进得到的长短期记忆模型(LSTM),通过学习得到最佳性能对应的迭代次数、回看天数、空间依赖度、失活率等超参数,构建最优的二值化接警数据长短期记忆模型(BD-LSTM*)和频数统计数据长短期记忆模型(RD-LSTM*),并分别对WH市各区域的案件发生概率以及案件发生数量进行预测。结果表明,两种犯罪预测模型具有良好的预测精度和稳健性。
Abstract
sui zhao zhi hui jing wu jian she de xing qi ,li yong shi kong da shu ju dui fan zui shi jian jin hang yu ce cheng wei ju you qian zhan xing de yan jiu 。ji yu 2015—2018nian WHshi 110ru shi dao qie lei jie jing shu ju ,li yong xun huan shen jing wang lao (RNN)gai jin de dao de chang duan ji ji yi mo xing (LSTM),tong guo xue xi de dao zui jia xing neng dui ying de die dai ci shu 、hui kan tian shu 、kong jian yi lai du 、shi huo lv deng chao can shu ,gou jian zui you de er zhi hua jie jing shu ju chang duan ji ji yi mo xing (BD-LSTM*)he pin shu tong ji shu ju chang duan ji ji yi mo xing (RD-LSTM*),bing fen bie dui WHshi ge ou yu de an jian fa sheng gai lv yi ji an jian fa sheng shu liang jin hang yu ce 。jie guo biao ming ,liang chong fan zui yu ce mo xing ju you liang hao de yu ce jing du he wen jian xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自统计与信息论坛的沈寒蕾,张虎,张耀峰,张志刚,朱艳敏,蔡黎，发表于刊物统计与信息论坛2019年11期论文，是一篇关于犯罪预测论文,时空大数据论文,入室盗窃论文,统计与信息论坛2019年11期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自统计与信息论坛2019年11期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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