發(fā)布時間：2020-09-14 20:26

　　 隨著經(jīng)濟社會的高速發(fā)展和大數(shù)據(jù)時代的到來,社會信息化、治安動態(tài)化、犯罪智能化、維權(quán)政治化、反恐常態(tài)化等特征日漸突出,傳統(tǒng)的公安警務(wù)模式很難適應(yīng)新形式新任務(wù)的要求。面對大數(shù)據(jù)時代復(fù)雜多變的國內(nèi)外社會環(huán)境和挑戰(zhàn),我們需牢固樹立大數(shù)據(jù)思維,創(chuàng)新大數(shù)據(jù)技術(shù),深化大數(shù)據(jù)應(yīng)用。加快治安機制轉(zhuǎn)型升級是公安機關(guān)的重大任務(wù)和責(zé)任。為此,公安局根據(jù)市局的統(tǒng)一部署,加快推進公安大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)應(yīng)用建設(shè)專項項目,著力打造大數(shù)據(jù)時代下的公安現(xiàn)代警務(wù)機制。此研究起源于本文所在公司上海理想承接公安項目需求所致,公安部提議建立流竄犯罪分子路徑預(yù)測模型,由于犯罪等數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)進度較拖沓,因此首先使用電信普通用戶為研究對象,對其用戶時空軌跡數(shù)據(jù)提出可行的一般算法框架,再視情況用于具體情境中,體現(xiàn)由演繹到歸納的思想。針對這種情況,本文以運營商基站捕獲的手機信令數(shù)據(jù),結(jié)合外部數(shù)據(jù)如用戶信息、氣象數(shù)據(jù)、中國節(jié)假日和商業(yè)標簽信息等作為數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ),增加百度地圖和高德地圖API找到每個基站對應(yīng)的經(jīng)緯度,整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源以便更好地反映移動用戶的時空軌跡全貌,提煉信息較強的特征域,對后期的數(shù)據(jù)建模工作打下良好的基礎(chǔ)。本文在此課題的創(chuàng)新工作在于有以下三種:(一)定位算法優(yōu)化各種通信場景包括2G,3G和4G,為了覆蓋這些場景而進行基站定位,創(chuàng)造性地將這些定位數(shù)據(jù)OIDD,PCMD和LTE進行融合。并利用基于時延的三角定位算法TDOA,多個基站同時接收信號,根據(jù)信號到達時間,計算距各個基站的距離,使誤差不超過50米。(二)改善訓(xùn)練模型由于上海電信用戶基站位置數(shù)據(jù)很龐大,如何有效進行模型訓(xùn)練是首要考慮的問題。本文將地理空間網(wǎng)格化,同時增加松馳變量解決邊界數(shù)據(jù)稀疏性問題,模型和超參數(shù)選擇均可在網(wǎng)格中運行,通過該子集本文可以在較短時間內(nèi)知道模型的性能。在特征構(gòu)建過程中加入計數(shù)特征,排序特征,特征組合,并在時間離散化的基礎(chǔ)上從3個周期捕捉時間特征,有效減少模型誤差。(三)模型融合每個單一模型將預(yù)測每位用戶概率較高十個地標。本文使用默認字典類來組合不同模型的概率,并將前三個較高概率的地標作為預(yù)測輸出。本文首先在驗證集整合,看看模型組合是否具有更好的性能。然后,使用這種組合在整個數(shù)據(jù)集上運行一個融合,同時測試融合的條件即低相關(guān)度是否滿足使用,最后將這種融合進行貝葉斯估計加權(quán)以便得到更高的模型精度。最終實驗結(jié)果表明,融合模型比單一模型有更高的精度,單一模型的MAP3分數(shù)大約在0.51上下,而融合模型貝葉斯優(yōu)化模型將達到0.82左右。經(jīng)多次實驗,不斷地完善特征工程、組合特征訓(xùn)練模型,超參數(shù)調(diào)優(yōu)使這個結(jié)果趨于穩(wěn)定,模型融合的關(guān)鍵在于模型差異性,差異性主要體現(xiàn)在不同模型、相同模型不同參數(shù)和訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同。而且每次模型融合之前要參考各個模型的相關(guān)性,可以用Cosine余弦相似或者Person系數(shù)評價,也可以利用MIC最大信息數(shù)來檢驗,這樣才能有效避免過擬合。當然在特征工作和調(diào)參方面其實還有很大的改進空間。從目前結(jié)果來看,本模型顯示了較高的可行性和有效性,將有助于公安機關(guān)勘察治安形勢、發(fā)現(xiàn)治安重心、科學(xué)部署警力、評估工作績效,從而達到輔助決策的最終目標。
【學(xué)位單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP311.13;TN929.5;D924.3
【部分圖文】：

的是預(yù)測概率。加權(quán)平均公式如見 2－1，其中模型的個數(shù)由n代表，權(quán)重由iWeight 代表，模型i的預(yù)測概率值由iP 代表。例如兩個模型，林（權(quán)重 0.8）和支持向量機（權(quán)重 0.2），其預(yù)測概率分別為：0.450.55，那么最終的預(yù)測概率，(0.8 * 0.45+0.55 * 0.2)/(0.8+0.2)=0.47。 niiiWeightP1*（2－1為了能夠使模型減少過擬合現(xiàn)象，取平均值是常用方法。圖中所示，代表模型邊界，可以看出它幾乎擬合了所有點，但黑色線明顯有較好能力，雖然它沒有擬合所有點，但是減少了噪音數(shù)據(jù)的影響，以能在上會有更好的表現(xiàn)。也就是說如果從結(jié)果取平均的話，那么決策邊界黑色曲線靠攏，將具有較好的表達能力，如圖 2－2 所示。

圖 3-1 LBS 基站定位Fig.3-1 LBS base station positioning限性數(shù)據(jù)覆蓋范圍較廣，時效性較強，成本低，但也存行動隱私，對未來深入數(shù)據(jù)挖掘或商業(yè)應(yīng)用產(chǎn)生有率已經(jīng)相當高，但是低齡兒童及老人未持有手、郊區(qū)這些地區(qū)，由于基站資源分布不均，手機了手機定位信息的接收[18]。計判系統(tǒng)整體架構(gòu)研判系統(tǒng)，該架構(gòu)結(jié)構(gòu)根據(jù)實際情況共分成了五據(jù)源層，包含 110 接處警等不同格式不同來源的

圖 3-2 110 警情研判系統(tǒng)架構(gòu)Fig.3-2 110 Judged SystemArchitecture3.3.2 系統(tǒng)部署架構(gòu)該系統(tǒng)部署架構(gòu)如圖 3－3 所示,第一虛線圍框的服務(wù)器是為用戶軌跡預(yù)測系統(tǒng)布署的服務(wù)器，經(jīng)預(yù)計大數(shù)據(jù)平臺可能需增加三臺，用于基礎(chǔ)定位分析處理；在用戶軌跡預(yù)測應(yīng)用平臺，可能需要新增服務(wù)器八臺。

【參考文獻】

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本文編號：2818607