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近年来,国内外学者对警情时空关联分析的探索和研究取得了一定的成果,并在警务实战中起到了诸如减少犯罪率、提高破案率的作用,笔......
治安警情是反映社会整体治安状况的一个重要变量,但由于治安警情具有较强的随机性和波动性等特点,给人们进行警情的研判和预测带来......
BP神经网络是重要的分类预测方法之一,该文一方面在考察与分析单一因素预测警情的基础上,探讨了一种由多个因素作为神经网络的输入......
传统的警情时间序列预测以实际的发案数量为目标,且仅能实现短期的预测,但由于警情时间序列本身固有的强随机性使预测很难达到理想......
针对北京市的警情时间序列中存在的一些异常特征,采用了一种基于距离和的孤立点挖掘方法来进行分析。该方法将警情在每日不同时段......
随着科技的进步,信息数据的作用也越来越被放大。通过合理化地利用已有的案件数据,为公安部门服务,是走向司法现代化的必经之路。......
