【摘 要】
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随着深度学习和大数据技术的不断发展,利用时空大数据对犯罪事件进行预测已成为重点研究方向。基于深度学习算法搭建的犯罪预测模型可以帮助公安机关科学合理地使用历史数据,深入剖析犯罪事件的时空分布规律与变化趋势,并对未来可能发生的犯罪事件做出准确预测,对于社会的长治久安具有重要意义。目前的犯罪预测模型都是基于单一算法或简单线性组合的方式来实现,此类模型无法捕捉到犯罪数据的复合特征或无法及时反应环境的动态变
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随着深度学习和大数据技术的不断发展,利用时空大数据对犯罪事件进行预测已成为重点研究方向。基于深度学习算法搭建的犯罪预测模型可以帮助公安机关科学合理地使用历史数据,深入剖析犯罪事件的时空分布规律与变化趋势,并对未来可能发生的犯罪事件做出准确预测,对于社会的长治久安具有重要意义。目前的犯罪预测模型都是基于单一算法或简单线性组合的方式来实现,此类模型无法捕捉到犯罪数据的复合特征或无法及时反应环境的动态变化,在预测结果的准确率和稳定性方面都存在缺陷;此外,犯罪预测模型中的超参数还依赖于专家经验或智能优化算法来确定,其中专家经验受区域影响较大并且缺乏科学依据,而智能优化算法的搜索过程又会耗费大量的时间和计算资源。针对犯罪预测模型中存在的问题,本文进行了深入研究,主要包括:（1）提出基于BP神经网络非线性组合的SARIMA-LSTM犯罪预测模型。该模型将SARIMA和LSTM对犯罪数量的预测结果通过BP网络非线性组合,采用反向传播算法进行权重学习,将各层神经元所确定的权重矩阵作为两种方法在组合预测中的比重,综合利用长短期记忆网络在非线性特征挖掘上的优势和SARIMA模型在线性时序预测中的优势,从而获得更好的犯罪预测结果。实验结果表明,本文提出的组合预测模型可以捕捉到犯罪时序数据的复合特征,与其他模型相比具有更高的准确率。（2）提出基于改进多元宇宙算法优化的LSTM犯罪预测模型。该模型在优化过程中采用随机权重样本的误差分布来评估LSTM网络的性能,无需训练就可以比较出不同候选结构的优劣,从而大幅缩短寻找犯罪预测模型最优超参数的时间;找到最佳隐藏层结构和时间步长等超参数后再基于梯度下降算法训练LSTM网络,在提升优化速度的同时确保模型的预测精度。实验结果表明,本文提出的模型在取得最佳犯罪频数预测结果的同时,可以将优化模型所需的时间减少一半以上。
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