【摘 要】
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针对传统或流行的基于时间序列的预测模型,探索出一种适用于网格化城市管理的成体系的案件预测方法。分别采用博克斯-詹金斯法、Auto-ARIMA以及LSTM模型,对近几年北京市6个城
【机 构】
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北京工业大学信息学部,中国科学院空天信息创新研究院,北京城市系统工程研究中心
【基金项目】
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城市管理智能挖掘(Y9B0130H22)资助
论文部分内容阅读
针对传统或流行的基于时间序列的预测模型,探索出一种适用于网格化城市管理的成体系的案件预测方法。分别采用博克斯-詹金斯法、Auto-ARIMA以及LSTM模型,对近几年北京市6个城区各站点网格化管理问题案件数量进行预测,通过对比不同模型方法间准确度和实用性,以MAPE 为精度评价指标,分析各个模型应用在城市网格化问题预测方面优势与劣势。研究发现,Auto-ARIMA适合进行对网格化管理问题数量趋势预测,博克斯-詹金斯法在解决滞后性问题中预测准确率很高,但由于预测流程烦琐,因此实用性较差,LSTM预测效果相对
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