【摘 要】
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对犯罪时间序列的预测对帮助公安部门更好地掌握犯罪动态,实现智能犯罪发现具有重大意义。针对犯罪时间序列预测的计算需求,结合真实犯罪数据集,提出了ARIMA-LSSVM混合模型。
【机 构】
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武汉大学计算机学院国家多媒体软件工程研究中心
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对犯罪时间序列的预测对帮助公安部门更好地掌握犯罪动态,实现智能犯罪发现具有重大意义。针对犯罪时间序列预测的计算需求,结合真实犯罪数据集,提出了ARIMA-LSSVM混合模型。该模型通过ARIMA预测出时间序列的线性部分,通过PSO优化的LSSVM模型预测非线性部分,以对序列进行充分拟合,最后通过混合算法计算最终结果。使用此混合模型达到了精准的预测效果,证明了模型的有效性。
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