盜竊類案件時空特征及成因分析與預(yù)測
發(fā)布時間:2021-04-07 10:15
隨著GIS在犯罪分析方面的應(yīng)用越來越廣泛,犯罪研究的重點逐漸轉(zhuǎn)移到犯罪背后深層次的原因探析以及犯罪預(yù)測等方面,這為犯罪風(fēng)險的預(yù)警工作帶來很大幫助。因此,本文通過關(guān)聯(lián)規(guī)則與時空熱點矩陣相結(jié)合的方法,結(jié)合環(huán)境犯罪學(xué)理論與心理學(xué)理論,分析盜竊類犯罪的熱點分布特征與規(guī)律,進行盜竊案背后的成因探析,同時對多尺度下的盜竊案發(fā)案區(qū)域進行預(yù)測。本文以某市某區(qū)為研究區(qū)域,嘗試在年份、季度、月份、星期等四個時間尺度以及街道、社區(qū)等兩個空間尺度下進行盜竊案件空間分布分析、時空關(guān)聯(lián)與時空熱點矩陣相結(jié)合的熱點成因分析以及極端梯度決策樹法的發(fā)案社區(qū)預(yù)測。本文主要研究內(nèi)容如下:(1)以盜竊案件為研究對象,從多個時間尺度上對研究區(qū)域內(nèi)的盜竊案件進行全局與局部空間自相關(guān)檢驗、核密度聚類分析以及標(biāo)準(zhǔn)差橢圓趨勢性分析,證明了該研究區(qū)域內(nèi)的盜竊案件具有明顯的時間與空間分異特征。首先,在時間分布上,年份和季度尺度上呈現(xiàn)出“先低后高,高低交錯”的特征;月份尺度上呈現(xiàn)低峰期與高峰期劃分明確的“高低交錯”特征;星期尺度上呈現(xiàn)出“先高后低”的特征,工作日作案頻度高于雙休日。其次,在空間分布上,案件分布北疏南密,主要集中在東南部,且以海...
【文章來源】:中國人民公安大學(xué)北京市
【文章頁數(shù)】:127 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
樹集合模型
中國人民公安大學(xué)碩士學(xué)位論文-31-3盜竊案時空多尺度分析本章主要對某市某區(qū)盜竊案的空間分布規(guī)律及時間分布規(guī)律進行研究。在時間分布規(guī)律探究中,從年份、季度、月份、星期、節(jié)日等多個時間尺度進行盜竊案發(fā)案情況分析,然后探究不同時間尺度下,盜竊案件的分布聚集情況。首先利用全局莫蘭指數(shù)法判斷案件的空間分布是否聚集,再通過全局及局部Gi*高低聚類法進行聚集性檢驗,然后通過核密度估計法分析多時間尺度下盜竊案發(fā)案熱點的空間穩(wěn)定性,最后利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法分析案件空間分布的延伸方向和聚集的變化情況,總結(jié)整體發(fā)案趨勢。3.1盜竊案時間分布特征分析本節(jié)主要探究某市某區(qū)盜竊案的時間分布規(guī)律,從年份、季度、月份、星期、重大傳統(tǒng)節(jié)日、西方節(jié)日等多個時間尺度進行盜竊案發(fā)案統(tǒng)計分析,總結(jié)盜竊案發(fā)案的高發(fā)期、低發(fā)期及平穩(wěn)期在不同時間尺度下的分布規(guī)律及趨勢。3.1.1盜竊案年份尺度時間分布分析從盜竊案發(fā)案數(shù)量分布的年份尺度情況(見圖3.1)可知,這四年盜竊案在2014年的發(fā)案率最高,之后呈現(xiàn)稍微下降的趨勢,然后到2017年又有所回升。但總體從餅形圖的劃分情況可以看出,在2014年-2017年四年內(nèi),盜竊案發(fā)案較為穩(wěn)定,基本呈高低交錯的均勻分布狀態(tài)。圖3.12014年-2017年海*區(qū)盜竊案年份餅型分布圖
中國人民公安大學(xué)碩士學(xué)位論文-32-3.1.2盜竊案季度尺度時間分布分析從盜竊案發(fā)案數(shù)量分布的季度尺度情況(見圖3.2)可知,這四年在四個季度的發(fā)案趨勢近乎一致,基本都呈現(xiàn)出第二季度發(fā)案量最多,第一季度發(fā)案量最少,其他季度都在這四年單個季度的平均值附近浮動。因此,可將第一季度和第二季度分別劃分為盜竊案的“低發(fā)期”和“高發(fā)期”。圖3.22014年-2017年海*區(qū)盜竊案季度折線分布圖3.1.3盜竊案月份尺度時間分布分析從盜竊案發(fā)案數(shù)量分布的月份尺度情況(見圖3.3-3.4)可知,總體來看,4月和6月的盜竊案發(fā)案量最多,2月發(fā)案量最少,其余月份在所有月份的發(fā)案平均值170左右浮動。因此,將全年劃分為案件的“低發(fā)期”和“高發(fā)期”。1月-2月、7月、9月和11月-12月,發(fā)案量在平均水平以下,為整體四年內(nèi)盜竊案發(fā)案的“低發(fā)月份”;3月-6月和10月,發(fā)案量在平均水平以上,為整體四年內(nèi)盜竊案發(fā)案的“高發(fā)月份”。分四年來看,不同年份下月發(fā)案趨勢雖然相差較大,但高發(fā)時段和低發(fā)時段近似,2月份除了2017年外其余三年的發(fā)案數(shù)量均為平均值以下的盜竊案低發(fā)月份,4月份和6月份均為四年內(nèi)平均值以上的盜竊案高發(fā)月份。2月份多處于春節(jié)放假期間,大批人員返家,各類商場關(guān)門歇業(yè),公司企業(yè)和高校也處于放假狀態(tài),因此作案人和作案目標(biāo)都較
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于隨機森林和時空核密度方法的不同周期犯罪熱點預(yù)測對比[J]. 柳林,劉文娟,廖薇薇,余洪杰,姜超,林榮平,紀佳楷,張政. 地理科學(xué)進展. 2018(06)
[2]城市高密度區(qū)域的犯罪吸引機制[J]. 單勇. 法學(xué)研究. 2018(03)
[3]基于XGBoost算法的2型糖尿病精準(zhǔn)預(yù)測模型研究[J]. 張洪俠,郭賀,王金霞,徐巖艷,呂斌,閆東,常佳,胡光瑞,王雪,李洪軍,劉天戟,李燕林,趙志強,牛曉強. 中國實驗診斷學(xué). 2018(03)
[4]基于環(huán)境犯罪學(xué)理論的入室盜竊時空分布研究——以北京市主城區(qū)案件的分析為例[J]. 徐嘉祥,陳鵬,陳建國. 人文地理. 2018(01)
[5]淺析犯罪衍生犯罪的時空規(guī)律[J]. 蔣卓航. 法制博覽. 2018(02)
[6]基于XGBoost模型的股骨頸骨折手術(shù)預(yù)后質(zhì)量評分預(yù)測[J]. 賈文慧,孫林子,景英川. 太原理工大學(xué)學(xué)報. 2018(01)
[7]地理學(xué)視角下犯罪者行為研究進展[J]. 龍冬平,柳林,周素紅,杜方葉,宋廣文,肖露子. 地理科學(xué)進展. 2017(07)
[8]國外城市犯罪時空分布及其防控對策研究述評[J]. 付逸飛,職國盛. 犯罪研究. 2017(03)
[9]基于核密度估計的點群密度制圖應(yīng)用研究[J]. 盧敏,楊柳,王金茵,黃煌,王結(jié)臣. 測繪工程. 2017(04)
[10]斯金納操作行為理論對青少年犯罪研究的當(dāng)代價值[J]. 陳蕊花. 北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2016(04)
碩士論文
[1]廣州市核心區(qū)盜搶犯罪時空分布特征及其實體空間環(huán)境影響因素[D]. 唐梁博.廣州大學(xué) 2018
[2]盜三車類案件時空分布特征及預(yù)測[D]. 趙丹丹.河南大學(xué) 2017
[3]盜竊犯罪防控理論與實務(wù)[D]. 李佳亭.西南政法大學(xué) 2014
[4]一種改進的遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究[D]. 蘇成偉.合肥工業(yè)大學(xué) 2013
[5]犯罪案件時空熱點分析研究[D]. 王帥.首都師范大學(xué) 2012
[6]基于空間自相關(guān)的圖像分割的方法研究[D]. 陳叢.福建師范大學(xué) 2011
本文編號:3123314
【文章來源】:中國人民公安大學(xué)北京市
【文章頁數(shù)】:127 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
樹集合模型
中國人民公安大學(xué)碩士學(xué)位論文-31-3盜竊案時空多尺度分析本章主要對某市某區(qū)盜竊案的空間分布規(guī)律及時間分布規(guī)律進行研究。在時間分布規(guī)律探究中,從年份、季度、月份、星期、節(jié)日等多個時間尺度進行盜竊案發(fā)案情況分析,然后探究不同時間尺度下,盜竊案件的分布聚集情況。首先利用全局莫蘭指數(shù)法判斷案件的空間分布是否聚集,再通過全局及局部Gi*高低聚類法進行聚集性檢驗,然后通過核密度估計法分析多時間尺度下盜竊案發(fā)案熱點的空間穩(wěn)定性,最后利用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法分析案件空間分布的延伸方向和聚集的變化情況,總結(jié)整體發(fā)案趨勢。3.1盜竊案時間分布特征分析本節(jié)主要探究某市某區(qū)盜竊案的時間分布規(guī)律,從年份、季度、月份、星期、重大傳統(tǒng)節(jié)日、西方節(jié)日等多個時間尺度進行盜竊案發(fā)案統(tǒng)計分析,總結(jié)盜竊案發(fā)案的高發(fā)期、低發(fā)期及平穩(wěn)期在不同時間尺度下的分布規(guī)律及趨勢。3.1.1盜竊案年份尺度時間分布分析從盜竊案發(fā)案數(shù)量分布的年份尺度情況(見圖3.1)可知,這四年盜竊案在2014年的發(fā)案率最高,之后呈現(xiàn)稍微下降的趨勢,然后到2017年又有所回升。但總體從餅形圖的劃分情況可以看出,在2014年-2017年四年內(nèi),盜竊案發(fā)案較為穩(wěn)定,基本呈高低交錯的均勻分布狀態(tài)。圖3.12014年-2017年海*區(qū)盜竊案年份餅型分布圖
中國人民公安大學(xué)碩士學(xué)位論文-32-3.1.2盜竊案季度尺度時間分布分析從盜竊案發(fā)案數(shù)量分布的季度尺度情況(見圖3.2)可知,這四年在四個季度的發(fā)案趨勢近乎一致,基本都呈現(xiàn)出第二季度發(fā)案量最多,第一季度發(fā)案量最少,其他季度都在這四年單個季度的平均值附近浮動。因此,可將第一季度和第二季度分別劃分為盜竊案的“低發(fā)期”和“高發(fā)期”。圖3.22014年-2017年海*區(qū)盜竊案季度折線分布圖3.1.3盜竊案月份尺度時間分布分析從盜竊案發(fā)案數(shù)量分布的月份尺度情況(見圖3.3-3.4)可知,總體來看,4月和6月的盜竊案發(fā)案量最多,2月發(fā)案量最少,其余月份在所有月份的發(fā)案平均值170左右浮動。因此,將全年劃分為案件的“低發(fā)期”和“高發(fā)期”。1月-2月、7月、9月和11月-12月,發(fā)案量在平均水平以下,為整體四年內(nèi)盜竊案發(fā)案的“低發(fā)月份”;3月-6月和10月,發(fā)案量在平均水平以上,為整體四年內(nèi)盜竊案發(fā)案的“高發(fā)月份”。分四年來看,不同年份下月發(fā)案趨勢雖然相差較大,但高發(fā)時段和低發(fā)時段近似,2月份除了2017年外其余三年的發(fā)案數(shù)量均為平均值以下的盜竊案低發(fā)月份,4月份和6月份均為四年內(nèi)平均值以上的盜竊案高發(fā)月份。2月份多處于春節(jié)放假期間,大批人員返家,各類商場關(guān)門歇業(yè),公司企業(yè)和高校也處于放假狀態(tài),因此作案人和作案目標(biāo)都較
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于隨機森林和時空核密度方法的不同周期犯罪熱點預(yù)測對比[J]. 柳林,劉文娟,廖薇薇,余洪杰,姜超,林榮平,紀佳楷,張政. 地理科學(xué)進展. 2018(06)
[2]城市高密度區(qū)域的犯罪吸引機制[J]. 單勇. 法學(xué)研究. 2018(03)
[3]基于XGBoost算法的2型糖尿病精準(zhǔn)預(yù)測模型研究[J]. 張洪俠,郭賀,王金霞,徐巖艷,呂斌,閆東,常佳,胡光瑞,王雪,李洪軍,劉天戟,李燕林,趙志強,牛曉強. 中國實驗診斷學(xué). 2018(03)
[4]基于環(huán)境犯罪學(xué)理論的入室盜竊時空分布研究——以北京市主城區(qū)案件的分析為例[J]. 徐嘉祥,陳鵬,陳建國. 人文地理. 2018(01)
[5]淺析犯罪衍生犯罪的時空規(guī)律[J]. 蔣卓航. 法制博覽. 2018(02)
[6]基于XGBoost模型的股骨頸骨折手術(shù)預(yù)后質(zhì)量評分預(yù)測[J]. 賈文慧,孫林子,景英川. 太原理工大學(xué)學(xué)報. 2018(01)
[7]地理學(xué)視角下犯罪者行為研究進展[J]. 龍冬平,柳林,周素紅,杜方葉,宋廣文,肖露子. 地理科學(xué)進展. 2017(07)
[8]國外城市犯罪時空分布及其防控對策研究述評[J]. 付逸飛,職國盛. 犯罪研究. 2017(03)
[9]基于核密度估計的點群密度制圖應(yīng)用研究[J]. 盧敏,楊柳,王金茵,黃煌,王結(jié)臣. 測繪工程. 2017(04)
[10]斯金納操作行為理論對青少年犯罪研究的當(dāng)代價值[J]. 陳蕊花. 北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報. 2016(04)
碩士論文
[1]廣州市核心區(qū)盜搶犯罪時空分布特征及其實體空間環(huán)境影響因素[D]. 唐梁博.廣州大學(xué) 2018
[2]盜三車類案件時空分布特征及預(yù)測[D]. 趙丹丹.河南大學(xué) 2017
[3]盜竊犯罪防控理論與實務(wù)[D]. 李佳亭.西南政法大學(xué) 2014
[4]一種改進的遺傳算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用研究[D]. 蘇成偉.合肥工業(yè)大學(xué) 2013
[5]犯罪案件時空熱點分析研究[D]. 王帥.首都師范大學(xué) 2012
[6]基于空間自相關(guān)的圖像分割的方法研究[D]. 陳叢.福建師范大學(xué) 2011
本文編號:3123314
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