【摘 要】
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传统的犯罪地理目标模型仅基于案件点空间距离信息进行预测,忽视了地理环境因素、警察因素等对犯罪人选择落脚点的影响,导致预测精度不理想。针对这一问题,将地理环境、警察
【机 构】
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安徽工业大学电气与信息工程学院,马鞍山市公安局
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传统的犯罪地理目标模型仅基于案件点空间距离信息进行预测,忽视了地理环境因素、警察因素等对犯罪人选择落脚点的影响,导致预测精度不理想。针对这一问题,将地理环境、警察等高相关性的因素通过模糊化处理提取出来,作为模型修正参数加入到传统CGT模型中,从而得到改进的CGT模型。利用实例对传统模型与改进模型预测效果进行对比,结果表明改进CGT模型取得了较好的预测效果,预测命中百分率至少高于原始CGT模型6%以上。
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