本文關(guān)鍵詞：基于ARIMA-LSSVM混合模型的犯罪時間序列預測

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【摘要】：對犯罪時間序列的預測對幫助公安部門更好地掌握犯罪動態(tài),實現(xiàn)智能犯罪發(fā)現(xiàn)具有重大意義。針對犯罪時間序列預測的計算需求,結(jié)合真實犯罪數(shù)據(jù)集,提出了ARIMA-LSSVM混合模型。該模型通過ARIMA預測出時間序列的線性部分,通過PSO優(yōu)化的LSSVM模型預測非線性部分,以對序列進行充分擬合,最后通過混合算法計算最終結(jié)果。使用此混合模型達到了精準的預測效果,證明了模型的有效性。
【作者單位】： 武漢大學計算機學院
【關(guān)鍵詞】： 犯罪時間序列 相空間重構(gòu) 滑動自回歸平均模型 后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡 PSO-LSSVM
【基金】：湖北省重大科技創(chuàng)新計劃項目(2013AAA020)
【分類號】：D917
【正文快照】： 0引言高復雜度、樣本數(shù)據(jù)規(guī)模的持續(xù)增長是時間序列的兩大特點[1]。時間序列預測算法是從傳統(tǒng)的以ARIMA模型為核心的線性預測算法發(fā)展到以機器學習算法為核心的非線性預測算法。線性預測算法能夠以較低的計算復雜度獲得較為理想的運算結(jié)果,非線性預測算法能夠很好地逼近任意復

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