隨著改革強軍的穩(wěn)步推進,部隊信息化正在加速發(fā)展,各大戰(zhàn)區(qū)、軍兵種、軍委機關(guān)的數(shù)據(jù)量迅速增長。武警警務(wù)數(shù)據(jù)作為部隊數(shù)據(jù)之一,雖然具有廣闊的應(yīng)用前景但由于保密規(guī)定限制,敏感度高,不易從互聯(lián)網(wǎng)獲取等特點,一直未被各級重視和合理利用,本文在深入了解國內(nèi)外警務(wù)數(shù)據(jù)分析研究的基礎(chǔ)上,合理地采用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對處理后的武警警務(wù)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,用來預(yù)測未來一段時間內(nèi)某個地區(qū)發(fā)生危及社會穩(wěn)定的重大事件的數(shù)量。具體研究內(nèi)容如下:1.傳統(tǒng)的武警警務(wù)數(shù)據(jù)存儲方式粗放多樣,復(fù)雜而繁瑣,數(shù)據(jù)源涉及眾多領(lǐng)域,類別多,結(jié)構(gòu)各異,有著大量的無用信息。本文對警務(wù)原始數(shù)據(jù)進行了整理和分類,采用刪除法和填充法處理數(shù)據(jù)中的缺失值,對于離散型數(shù)據(jù)運用one-hot編碼來處理屬性分類問題,并運用數(shù)據(jù)概化方法來提升數(shù)據(jù)的一致性,通過將現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的信息進行清洗,篩選,將數(shù)據(jù)的儲存變得標(biāo)準(zhǔn)化,歸一化,達到預(yù)測系統(tǒng)可以應(yīng)用的水平。2.本文對原始武警警務(wù)數(shù)據(jù)進行收集和處理后,將之用于訓(xùn)練LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。本文設(shè)置24種不同的參數(shù),進行不同的測試,最終得到了一個相對有價值的預(yù)測模型。
【學(xué)位單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：E277
【部分圖文】：

圖 2-1 罪犯原始檔案圖表 2-2 錄入罪犯數(shù)據(jù)信息（1）刪除法刪除法是一種處理缺失值常用的方法，對屬性過多的數(shù)據(jù)刪除有很好的效果在本文處理的海量原始數(shù)據(jù)中，如果某個屬性存在大量的缺失值，可以直接刪去此列屬性。本文中原始數(shù)據(jù)獲取的渠道不一，數(shù)據(jù)源多樣（有從省委省政府警衛(wèi)

碩士學(xué)位論文能夠?qū)W習(xí)長期依賴關(guān)系，適合于處理和預(yù)測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。在自然語言處理、語言識別等一系列的應(yīng)用上都取得了很好的效果。其結(jié)構(gòu)圖如 3-1 所示

26圖 3-2 LSTM 的細(xì)胞狀態(tài)圖除了細(xì)胞狀態(tài)，LSTM 圖中還有很多門控結(jié)構(gòu)(Gate)。LSTM 在在每個序引位置 t 的門一般包括遺忘門，輸入門和輸出門三種。（1）遺忘門在 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的第一步就是決定要對什么樣的信息進行丟棄。這定的過程被稱為在遺忘門層完成。首先當(dāng)有信息輸入時，這個門會讀取本次
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本文編號：2865063