【摘 要】
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[目的]研究日盗窃犯罪数量的预测问题.[方法]基于LSTM网络,利用中国北方某大型城市2005年1月1日至2007年2月24日以及2009年1月1日至2011年1月7日的每日实际盗窃犯罪数据,设置
【机 构】
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中国科学院文献情报中心 北京100190;中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系 北京100190;中国人民公安大学信息网络安全学院 北京100038
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[目的]研究日盗窃犯罪数量的预测问题.[方法]基于LSTM网络,利用中国北方某大型城市2005年1月1日至2007年2月24日以及2009年1月1日至2011年1月7日的每日实际盗窃犯罪数据,设置三个算例分别进行时间序列预测研究及验证,并与ARIMA、支持向量回归、随机森林以及XGBoost方法的预测结果进行对比.[结果]LSTM网络模型能够较好地预测日盗窃犯罪数量的变化趋势,三个算例中的百分比均方根误差分别为18.4％、11.7％、41.9％,性能均优于ARIMA、支持向量回归、随机森林以及XGBoost模型.[局限]对日盗窃犯罪数量波动较大时段的预测需要开展进一步研究.[结论]本文的研究结果预期可以为社区安全防范措施的调整、巡逻警力测算与部署等具体业务工作提供决策支持.
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