随着我国城市化、工业化和信息化进程的继续,犯罪依然是城市居民与公安部门所面临的主要问题,如何克服这一难题被研究人员所重点关注。城市内部的犯罪事件并不是随机分布的,而是与人口、经济等环境因素存在必然联系,在特定的地理环境下表现为特定的时空分布形态,结合入室盗窃犯罪事件所处地理空间的环境特征理解其时空分布规律,对于公安部门进行主动的犯罪预防工作具有重大意义,特别是面对基层警力不足但入室盗窃犯罪案件的防控和破案难度不断增强的不容乐观的局面。本文针对犯罪预测问题,基于扩散模型,结合研究区域犯罪风险传播的时空距离特征、犯罪事件的时空数据、空间约束以及区域内地理单元的社会环境特征,进行微观层面上的犯罪风险估计。本文的研究成果提高了犯罪预测的准确度和空间分辨率,对公安部门节省警力资源以及犯罪预防工作具有重要的学术和应用价值。具体的研究工作及成果可以概括为以下几点:(1)针对传统的扩散模型难以结合地理环境特征的问题,提出了顾及地理环境特征的犯罪预测方法犯罪事件在不同的地理环境中被塑造为不同的时空分布形态,传统的扩散模型适用于描述犯罪风险的时空动态过程,但缺少对犯罪事件所处地理空间的环境背景信息的表达,难以进一步提高犯罪预测的空间分辨率和准确性。针对这一问题,本文提出基于各向异性扩散模型的犯罪风险估计方法;结合研究区域内犯罪风险传播的时空距离特征,建立案件所处地理单元的环境特征,利用扩散系数函数为传统的扩散模型引入环境特征,从时空关联性和环境相似性两个方面研究微观尺度下的犯罪预测方法。最后通过实验验证了所提方法的有效性。(2)针对微观尺度地理空间中犯罪预测效果下降问题,提出了基于非齐次扩散模型的犯罪预测方法不同于宏观尺度的犯罪预测,微观尺度下传统的时空点过程分析以及回归模型难以取得良好的犯罪预测效果,本文总结了犯罪学中犯罪分子的日常活动相关理论,并在其基础上提出基于非齐次扩散方程的犯罪风险估计模型,在利用齐次项描述犯罪风险局部传播的同时,也利用非齐次项对通常被忽视的犯罪风险的全局转移进行建模,以鲁棒微观尺度空间中犯罪案件空间分布的变异问题,试图更加全面的预测犯罪事件的时空分布。实验表明,相较基于犯罪风险局部传播的犯罪预测模型,本文方法能更好的应对微观尺度地理空间内犯罪案件空间分布的变异问题。(3)针对现阶段缺乏有效的微观尺度下警力部署规划方法,提出了顾及警察工作负荷的动态警力部署的多目标优化算法基于已有的警力空间部署最优化数学模型,本文使用了空间分辨率更高的犯罪风险地图,以便标定需要进行犯罪预防的地理单元,模拟了警力对于犯罪风险空间分布的影响以及警察工作负荷的描述,提出了针对微观尺度下警力部署的多目标优化算法,以平衡犯罪控制的效果和警察的工作负荷之间的矛盾;本文的警力部署优化问题根据警力资源数量、警察的工作负荷以及犯罪风险的态势等信息动态的规划警力资源的分配,实现微观尺度地理空间中警力部署的优化。对照实验表明,本文的优化方法可以提高警察的执法效率,为入室盗窃案件的预防提供具有可操作性的解决方案。