时空犯罪预测的主要基础性原理
发表时间：2024-08-24 07:09:16
来源：网友投稿
一种犯罪时空预测方法，所述预测方法包括：
对待预测区域的地图进行网格划分，并获取每个网格在预设历史时期内犯罪案件发生的时间；
利用多粒度卷积神经网络数据处理模型，将每个网格在预设历史时期内每天的犯罪案件个数、每天的天气和每天的日期，以及每个网格所属的地域以天为单位分别填充成相同天数长度的序列，获得每个网格在预设历史时期内的犯罪案件个数序列、天气序列、日期序列和地域序列；
运用glove自然语言处理方法，将所述犯罪案件个数序列、所述天气序列、所述日期序列和所述地域序列分别表示为相同维度的向量矩阵，并将所有向量矩阵按照日期拼接成每个网格的多维特征向量矩阵；
采用多窗口编码器对所述加权多维特征向量矩阵进行信息编码，获得不同长度窗口捕获的编码特征；
将所述不同长度窗口捕获的编码特征作为训练集对分类器进行训练，获得训练好的分类器；
将目标日期、目标日期的天气和每个网格所属的地域输入所述训练好的分类器，预测所述待预测区域的每个网格在目标日期的犯罪案件发生数量。
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