本文主要研究内容
作者蒋晨琛,霍宏涛,刘克俭,冯琦（2019）在《空间数据驱动的B市主城区犯罪时空分布及其影响因素分析》一文中研究指出：以基于派出所的泰森多边形为研究单元,采用核密度估计、标准差椭圆、G统计分析、地统计分析和全局Moran’s I指数分析B市2016～2017年犯罪在空间上的分布情况。基于空间兴趣点(point of interest,POI)与多时相遥感分类体系等多源数据,采用相关分析和主成分分析提取犯罪影响因子,通过解释变量Johnson变换后的地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型和基于主成分因子的最小二乘法(ordinary least squares,OLS)模型解释因子对5类犯罪空间分布的影响。研究发现:时空分析上,在6月～7月份犯罪率最高,具有"东西"走向且"离心型犯罪化"的表现;影响因素分析中16个自变量中有10个变量对犯罪率存在较强的正相关影响,而这些变量之间具有空间自相关性,因此采用基于主成分分析的OLS和GWR模型对其消除空间自相关性建立回归模型;而几个回归模型检验上,基于主成分因子的OLS、GWR与Johnson变换后GWR模型均具有较高的拟合度。此研究结果可为犯罪防控及犯罪预测建模提供参考与建议。
Abstract
yi ji yu pa chu suo de tai sen duo bian xing wei yan jiu chan yuan ,cai yong he mi du gu ji 、biao zhun cha tuo yuan 、Gtong ji fen xi 、de tong ji fen xi he quan ju Moran’s Izhi shu fen xi Bshi 2016～2017nian fan zui zai kong jian shang de fen bu qing kuang 。ji yu kong jian xing qu dian (point of interest,POI)yu duo shi xiang yao gan fen lei ti ji deng duo yuan shu ju ,cai yong xiang guan fen xi he zhu cheng fen fen xi di qu fan zui ying xiang yin zi ,tong guo jie shi bian liang Johnsonbian huan hou de de li jia quan hui gui (geographically weighted regression,GWR)mo xing he ji yu zhu cheng fen yin zi de zui xiao er cheng fa (ordinary least squares,OLS)mo xing jie shi yin zi dui 5lei fan zui kong jian fen bu de ying xiang 。yan jiu fa xian :shi kong fen xi shang ,zai 6yue ～7yue fen fan zui lv zui gao ,ju you "dong xi "zou xiang ju "li xin xing fan zui hua "de biao xian ;ying xiang yin su fen xi zhong 16ge zi bian liang zhong you 10ge bian liang dui fan zui lv cun zai jiao jiang de zheng xiang guan ying xiang ,er zhe xie bian liang zhi jian ju you kong jian zi xiang guan xing ,yin ci cai yong ji yu zhu cheng fen fen xi de OLShe GWRmo xing dui ji xiao chu kong jian zi xiang guan xing jian li hui gui mo xing ;er ji ge hui gui mo xing jian yan shang ,ji yu zhu cheng fen yin zi de OLS、GWRyu Johnsonbian huan hou GWRmo xing jun ju you jiao gao de ni ge du 。ci yan jiu jie guo ke wei fan zui fang kong ji fan zui yu ce jian mo di gong can kao yu jian yi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自科学技术与工程的蒋晨琛,霍宏涛,刘克俭,冯琦，发表于刊物科学技术与工程2019年26期论文，是一篇关于时空分布论文,影响因素论文,犯罪分析论文,科学技术与工程2019年26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，资料来自科学技术与工程2019年26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。
标签：时空分布论文; 影响因素论文; 犯罪分析论文; 科学技术与工程2019年26期论文;