【摘 要】
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为了利用历史数据对犯罪态势进行更加准确的预测,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的犯罪态势预测方法.首先统计某区域在每一个时间步长内发生
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602456);国家“863”计划资助项目(2015AA017204)
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为了利用历史数据对犯罪态势进行更加准确的预测,提出一种基于改进长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的犯罪态势预测方法.首先统计某区域在每一个时间步长内发生犯罪事件的数量,作为一个时间步长值,再由多个时间步长组成一个时间序列,结合均方差滤波对统计的序列数据做标准化处理.其次建立包括输入层、隐藏层、全连接层和输出层的LSTM网络,在训练阶段将以上一段时间步长的预测值作为输入改为以实际值作为输入,根据修正的网络参数循环进行后续的预测,再对网络输出进行标准化逆处理得到预测结果.
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