[发明专利]基于交织时间序列局部连接循环神经网络的犯罪预测方法有效
| 申请号： | 201710854949.1 | 申请日： | 2017-09-20 |
| 公开（公告）号： | CN107563122B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 朱培栋;栾悉道;王可;冯璐;刘欣;刘光灿;熊荫乔;陈威兵;张振宇;荀鹏 | 申请（专利权）人： | 长沙学院 |
| 主分类号： | G06Q50/26 | 分类号： | G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410003 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于交织时间序列局部连接循环神经网络的犯罪预测方法，其特征为实施步骤包括：将犯罪数据划分为不同时间间隔长度的N种时间序列，在相同的时间间隔序列重采样，不同的时间间隔不要重采样，预测日期被称为时间点且作为N种时间序列的交叉点，得到犯罪数据对应的交织时间序列；基于交织时间序列构建训练集和测试集；分别构建局部连接的LSTM循环神经网络模型以及GRU循环神经网络模型并通过训练集完成训练；将测试集分别输入完成训练的局部连接的LSTM循环神经网络模型以及GRU循环神经网络模型分别得到不同的犯罪预测结果，选择更佳的预测结果输出。本发明可直接对不同间隔的时间序列进行分析而不需要重采样，能获得更好的预测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 交织 时间 序列 局部 连接 循环 神经网络 犯罪 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于交织时间序列局部连接循环神经网络的犯罪预测方法，其特征在于实施步骤包括：1)将犯罪数据划分为不同时间间隔长度的N种时间序列，在相同的时间间隔序列重采样，不同的时间间隔不要重采样，预测日期被称为时间点且作为N种时间序列的交叉点，得到犯罪数据对应的交织时间序列；2)基于交织时间序列构建训练集和测试集；3)分别构建局部连接的LSTM循环神经网络模型以及GRU循环神经网络模型，并通过训练集完成对局部连接的LSTM循环神经网络模型以及GRU循环神经网络模型的训练；4)将测试集分别输入完成训练的局部连接的LSTM循环神经网络模型以及GRU循环神经网络模型，分别得到不同的犯罪预测结果，且选择更佳的犯罪预测结果输出。
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