本文選題：地理信息 + 總變差��； 參考：《武漢大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版)》2017年05期

【摘要】：對于給定的離散事件數(shù)據(jù),可以生成一個概率密度分布圖來刻畫此類事件發(fā)生區(qū)域的相對概率.普通的方法如核密度估計法并不考慮與之對應(yīng)的地理信息.在應(yīng)用中這類方法會導(dǎo)致離散事件的概率密度出現(xiàn)在不切實際的地理位置.因此,本文提出了新的基于總變差的修正最大罰似然估計方法,不僅可以保證概率估計密度分布的光滑特性,還能確保事件的概率密度不會出現(xiàn)在無效區(qū)域.文中運用模擬的離散數(shù)據(jù)對現(xiàn)有的以及新的方法進行比較來驗證新方法的優(yōu)越性,之后結(jié)合真實的地理信息,將該方法運用到某城市的犯罪密度估計當中,驗證其對于解決具體問題的可行性并給警方布控以指導(dǎo).
[Abstract]:For a given discrete event data, a probability density distribution graph can be generated to describe the relative probability of the region in which such events occur. Common methods such as kernel density estimation do not take into account the corresponding geographic information. In application, the probability density of discrete events will appear in impractical geographical position. Therefore, a new modified maximum penalty likelihood estimation method based on total variation is proposed, which can not only guarantee the smoothness of the probability estimation density distribution, but also ensure that the event probability density will not appear in the invalid region. In this paper, the existing and new methods are compared with simulated discrete data to verify the superiority of the new method, and then the method is applied to the estimation of the crime density of a certain city by combining with the real geographic information. Verify the feasibility of solving specific problems and provide guidance to police.
【作者單位】： 西安電子科技大學(xué)數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61271294,61472303) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(NSIY21)資助項目
【分類號】：P208

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本文編號：1922141