基于长短期记忆模型的入室盗窃犯罪预测研究

发布时间：2025-07-21 19:52

　　随着智慧警务建设的兴起,利用时空大数据对犯罪事件进行预测成为具有前瞻性的研究。基于2015—2018年WH市110入室盗窃类接警数据,利用循环神经网络(RNN)改进得到的长短期记忆模型(LSTM),通过学习得到最佳性能对应的迭代次数、回看天数、空间依赖度、失活率等超参数,构建最优的二值化接警数据长短期记忆模型(BD-LSTM*)和频数统计数据长短期记忆模型(RD-LSTM*),并分别对WH市各区域的案件发生概率以及案件发生数量进行预测。结果表明,两种犯罪预测模型具有良好的预测精度和稳健性。

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图7 犯罪预测研究关键词时区图

对关键词进行时区分析，其结果如图7所示。从中可以清晰地看到每个关键词在2010-2020年首次出现的年份。根据可视化图谱，可将国内的犯罪预测研究分为三个阶段。第一阶段是2011年之前，出现的关键词主要有“决策分析”“数据挖掘”“灰色系统理论”“时间序列分析”等，这些关键词都与传统....