基于ARMA模型的犯罪事件預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著犯罪事件記錄數(shù)據(jù)的不斷累積和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展，公安部門的犯罪記錄系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫已經(jīng)存儲(chǔ)了海量的犯罪事件記錄數(shù)據(jù)，并且每年都在持續(xù)更新。然而這些犯罪事件數(shù)據(jù)并未得到充分的運(yùn)用，針對(duì)這些數(shù)據(jù)的相關(guān)分析理論也不夠完善，尚未能提供科學(xué)的分析結(jié)果以供決策支持。如何更好地對(duì)這些犯罪事件數(shù)據(jù)進(jìn)一步挖掘，以便為社會(huì)犯罪的預(yù)防提供科學(xué)的依據(jù)，已成為當(dāng)前這一領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。
　　本文通過對(duì)公安部門的犯罪事件記錄數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)與時(shí)間有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)

2、性，符合時(shí)間序列的特點(diǎn)。因此本文重點(diǎn)采用自回歸滑動(dòng)平均 ARMA(Auto-Regressive Moving-Average)模型對(duì)犯罪事件數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并根據(jù)該模型獲得的分析結(jié)果預(yù)測(cè)未來犯罪事件數(shù)量。具體內(nèi)容如下：
　　首先，本文介紹了 ARMA模型理論和建模流程，以廈門市公安犯罪事件數(shù)據(jù)庫儲(chǔ)存的數(shù)據(jù)為樣本，采用Matlab軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過平穩(wěn)性判斷、自相關(guān)性分析、信息定階準(zhǔn)則AIC（Akaike informati

3、on criterion）定階等一系列步驟來確定模型的類型和階數(shù)，從而進(jìn)行擬合模型的殘差分析并最終確定預(yù)測(cè)模型。隨后，應(yīng)用模型對(duì)未來10天的犯罪事件進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際發(fā)生犯罪數(shù)量進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明，采用ARMA模型預(yù)測(cè)未來犯罪事件的方法是可行的。
　　在確定了 ARMA模型建模對(duì)于犯罪事件預(yù)測(cè)的可行性之后，本文重點(diǎn)分析了一個(gè)通用型的基于ARMA模型的犯罪事件預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，分為數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)邏輯層以及接口層。業(yè)務(wù)邏輯

4、層是整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)的核心，由包括 Matlab組件、平穩(wěn)性判斷、模型識(shí)別、模型定階、參數(shù)估計(jì)、模型預(yù)測(cè)等模塊構(gòu)成。其中 Matlab組件是本文時(shí)間系列模型估計(jì)的重點(diǎn)依托模塊，系統(tǒng)通過 Matlab算法的支持實(shí)現(xiàn)了模型的識(shí)別、定階及參數(shù)估計(jì)功能。以此為基礎(chǔ)，通過模型預(yù)測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)基于ARMA模型的犯罪事件預(yù)測(cè)分析的核心功能。
　　最后，實(shí)現(xiàn)了廈門市犯罪事件預(yù)測(cè)分析系統(tǒng)，并進(jìn)行了系統(tǒng)分析測(cè)試。系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明：基于ARMA模型的預(yù)測(cè)分