【摘 要】
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针对CGT模型在系列案件嫌疑人落脚点预测中未考虑地理环境因素影响，预测精度不够高的问题，该文章提出了基于地理环境因素与CGT模型组合预测方法：以清远和韶关两市研究区系列
【机 构】
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华南师范大学地理科学学院,广东广州,510631
【出 处】
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2016中国地理信息科学理论与方法学术年会
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针对CGT模型在系列案件嫌疑人落脚点预测中未考虑地理环境因素影响，预测精度不够高的问题，该文章提出了基于地理环境因素与CGT模型组合预测方法：以清远和韶关两市研究区系列犯罪案件为研究对象，采用相关性分析与灰色关联分析方法，分析嫌疑人落脚点与地理环境因素的相关性，从地理环境因素角度预测嫌疑人落脚点的概率；参考多分类器系统的理论思想，将基于地理环境因素与CGT模型的预测方法非线性地组合在一起，对系列犯罪案件嫌疑人落脚点进行综合预测，生成嫌疑人落脚点概率分布图，从搜索距离和面积误差分析两方面对预测结果进行精度评估。结果表明，改进后模型的预测精度相比于传统CGT模型的预测精度有明显的提高。研究拓展了系列案件嫌疑人落脚点预测方法，改进了CGT系列案件嫌疑人落脚点预测模型，有效地提高了预测精度。对于警方缩小搜索范围，增大成功抓捕犯罪嫌疑人的概率具有重要应用意义。
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