本文關(guān)鍵詞：基于ARIMA-LSSVM混合模型的犯罪時(shí)間序列預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 犯罪時(shí)間序列 相空間重構(gòu) 滑動(dòng)自回歸平均模型 后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PSO-LSSVM

【摘要】：對(duì)犯罪時(shí)間序列的預(yù)測(cè)對(duì)幫助公安部門(mén)更好地掌握犯罪動(dòng)態(tài),實(shí)現(xiàn)智能犯罪發(fā)現(xiàn)具有重大意義。針對(duì)犯罪時(shí)間序列預(yù)測(cè)的計(jì)算需求,結(jié)合真實(shí)犯罪數(shù)據(jù)集,提出了ARIMA-LSSVM混合模型。該模型通過(guò)ARIMA預(yù)測(cè)出時(shí)間序列的線性部分,通過(guò)PSO優(yōu)化的LSSVM模型預(yù)測(cè)非線性部分,以對(duì)序列進(jìn)行充分?jǐn)M合,最后通過(guò)混合算法計(jì)算最終結(jié)果。使用此混合模型達(dá)到了精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)效果,證明了模型的有效性。
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院
【關(guān)鍵詞】： 犯罪時(shí)間序列 相空間重構(gòu) 滑動(dòng)自回歸平均模型 后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) PSO-LSSVM
【基金】：湖北省重大科技創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(2013AAA020)
【分類號(hào)】：D917
【正文快照】： 0引言高復(fù)雜度、樣本數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)增長(zhǎng)是時(shí)間序列的兩大特點(diǎn)[1]。時(shí)間序列預(yù)測(cè)算法是從傳統(tǒng)的以ARIMA模型為核心的線性預(yù)測(cè)算法發(fā)展到以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為核心的非線性預(yù)測(cè)算法。線性預(yù)測(cè)算法能夠以較低的計(jì)算復(fù)雜度獲得較為理想的運(yùn)算結(jié)果,非線性預(yù)測(cè)算法能夠很好地逼近任意復(fù)

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本文編號(hào)：867701