犯罪量动态优化组合预测方法

• 作者: 吴正寅 李明 王富强 薛安荣
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 犯罪量预测 组合预测模型 支持向量机模型 向量自回归模型 自回归求和移动平均模型
• 年，卷（期）: 2011,（17）
• 所属期刊栏目: 开发研究与设计技术
• 页码范围: 274-275,278
• 分类号: TP301.6
• 字数: 2730字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.17.092

摘要

单一预测模型在预测犯罪量时难以协调拟合和泛化关系,从而影响预测结果的准确性.针对以上问题,提出一种数据驱动的可动态优化组合预测方法.以分析自回归求和移动平均模型、向量自回归模型及支持向量机模型的优点为基础,使用后验概率为每个模型赋予权重,结合误差最小原则动态调整权重.实验结果表明,该方法具有较高的预测视度和稳定性,能满足短时犯罪量预测的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	薛安荣	江苏大学计算机科学与通信工程学院	45	665	13.0	25.0
2	李明	江苏大学计算机科学与通信工程学院	13	124	5.0	11.0
3	王富强	江苏大学计算机科学与通信工程学院	2	13	2.0	2.0
4	吴正寅	江苏大学计算机科学与通信工程学院	3	7	1.0	2.0