基于空間數(shù)據(jù)分析的長江公共安全預(yù)測模型構(gòu)建
發(fā)布時間:2021-05-11 21:54
[目的/意義]長江流域安全關(guān)系著國家政治經(jīng)濟的安全穩(wěn)定,對其公共安全事件的預(yù)測效度顯得尤為重要,但目前尚缺乏較好的預(yù)測技術(shù)與方法。[方法/過程]探索性空間數(shù)據(jù)分析是風(fēng)險評估和警務(wù)預(yù)測中的一個熱點技術(shù),可以提煉數(shù)據(jù)并應(yīng)用于事件描述、聚類關(guān)聯(lián)以及評估預(yù)測等。以警用地理信息系統(tǒng)為依托,構(gòu)建犯罪熱點分析、鄰近重復(fù)分析和風(fēng)險地形建;旌夏P,綜合運用ArcGIS、RTMDx等空間軟件進行計量、分析、建模,對長江流域蘇錫段公共安全事件進行預(yù)測。[結(jié)果/結(jié)論]運用探索性空間數(shù)據(jù)分析,可綜合研判可能影響公共安全事件發(fā)生、發(fā)展、轉(zhuǎn)移和變化的相關(guān)因素,對未來潛在公共安全事件的分布、結(jié)構(gòu)和趨勢等作出評估與預(yù)測。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):犯罪熱點分析、鄰近重復(fù)分析、風(fēng)險地形建;旌夏P途哂休^好的預(yù)測效度,模型準(zhǔn)確預(yù)測了91%的長江公共安全事件。
【文章來源】:情報雜志. 2020,39(05)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:6 頁
【文章目錄】:
0 引 言
1 研究方法與研究數(shù)據(jù)
1.1 探索性空間數(shù)據(jù)分析
1.2 數(shù)據(jù)來源
2 長江公共安全事件探索性空間數(shù)據(jù)分析
2.1 空間描述分析
2.2 鄰近重復(fù)分析
2.3 風(fēng)險水域識別
2.4 風(fēng)險因子評估
2.5 預(yù)測效度測試
3 結(jié)論與討論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于長短期記憶模型的入室盜竊犯罪預(yù)測研究[J]. 沈寒蕾,張虎,張耀峰,張志剛,朱艷敏,蔡黎. 統(tǒng)計與信息論壇. 2019(11)
[2]恐怖事件情境下微博影響力的預(yù)測及演化[J]. 安璐,易興悅,孫冉. 圖書情報知識. 2019(04)
[3]事件驅(qū)動的在線社交群體演化行為預(yù)測[J]. 孫越恒,劉曉彤,王文俊. 情報雜志. 2019(06)
[4]基于大數(shù)據(jù)的典型社會安全事件預(yù)測預(yù)警技術(shù)研究[J]. 李鑫,程靜,李慧波,張博. 中國電子科學(xué)研究院學(xué)報. 2019(05)
[5]基于長短記憶型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的犯罪地理位置預(yù)測方法[J]. 肖延輝,王欣,馮文剛,田華偉,吳紹忠,李麗華. 數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2018(10)
[6]融合歷史犯罪數(shù)據(jù)的疑犯社會活動位置預(yù)測[J]. 段煉,黨蘭學(xué),胡濤,朱欣焰,葉信岳. 地球信息科學(xué)學(xué)報. 2018(07)
[7]基于隨機森林和時空核密度方法的不同周期犯罪熱點預(yù)測對比[J]. 柳林,劉文娟,廖薇薇,余洪杰,姜超,林榮平,紀(jì)佳楷,張政. 地理科學(xué)進展. 2018(06)
[8]基于環(huán)境犯罪學(xué)的犯罪預(yù)測模型的建立[J]. 李雨聰,劉碩,王方明. 情報雜志. 2018(02)
[9]美國統(tǒng)計區(qū)的演化歷程及對中國的啟示[J]. 張可云,滿艦遠(yuǎn),蔡之兵. 區(qū)域經(jīng)濟評論. 2017(03)
[10]美國犯罪情報預(yù)測分析技術(shù)的特點——基于蘭德報告《預(yù)測警務(wù)》的視角[J]. 呂雪梅. 情報雜志. 2016(07)
本文編號:3182173
【文章來源】:情報雜志. 2020,39(05)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】:6 頁
【文章目錄】:
0 引 言
1 研究方法與研究數(shù)據(jù)
1.1 探索性空間數(shù)據(jù)分析
1.2 數(shù)據(jù)來源
2 長江公共安全事件探索性空間數(shù)據(jù)分析
2.1 空間描述分析
2.2 鄰近重復(fù)分析
2.3 風(fēng)險水域識別
2.4 風(fēng)險因子評估
2.5 預(yù)測效度測試
3 結(jié)論與討論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于長短期記憶模型的入室盜竊犯罪預(yù)測研究[J]. 沈寒蕾,張虎,張耀峰,張志剛,朱艷敏,蔡黎. 統(tǒng)計與信息論壇. 2019(11)
[2]恐怖事件情境下微博影響力的預(yù)測及演化[J]. 安璐,易興悅,孫冉. 圖書情報知識. 2019(04)
[3]事件驅(qū)動的在線社交群體演化行為預(yù)測[J]. 孫越恒,劉曉彤,王文俊. 情報雜志. 2019(06)
[4]基于大數(shù)據(jù)的典型社會安全事件預(yù)測預(yù)警技術(shù)研究[J]. 李鑫,程靜,李慧波,張博. 中國電子科學(xué)研究院學(xué)報. 2019(05)
[5]基于長短記憶型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的犯罪地理位置預(yù)測方法[J]. 肖延輝,王欣,馮文剛,田華偉,吳紹忠,李麗華. 數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn). 2018(10)
[6]融合歷史犯罪數(shù)據(jù)的疑犯社會活動位置預(yù)測[J]. 段煉,黨蘭學(xué),胡濤,朱欣焰,葉信岳. 地球信息科學(xué)學(xué)報. 2018(07)
[7]基于隨機森林和時空核密度方法的不同周期犯罪熱點預(yù)測對比[J]. 柳林,劉文娟,廖薇薇,余洪杰,姜超,林榮平,紀(jì)佳楷,張政. 地理科學(xué)進展. 2018(06)
[8]基于環(huán)境犯罪學(xué)的犯罪預(yù)測模型的建立[J]. 李雨聰,劉碩,王方明. 情報雜志. 2018(02)
[9]美國統(tǒng)計區(qū)的演化歷程及對中國的啟示[J]. 張可云,滿艦遠(yuǎn),蔡之兵. 區(qū)域經(jīng)濟評論. 2017(03)
[10]美國犯罪情報預(yù)測分析技術(shù)的特點——基于蘭德報告《預(yù)測警務(wù)》的視角[J]. 呂雪梅. 情報雜志. 2016(07)
本文編號:3182173
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