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| 犯罪量动态优化组合预测方法 | |
| 作者姓名： | 李明 薛安荣 王富强 吴正寅 |
| 作者单位： | 江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江,212013 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60773049); 江苏大学高级人才启动基金资助项目(09JDG041) |
| 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精度和稳定性,能满足短时犯罪量预测的需要。 |
| 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 |
| 收稿时间： | 2011-03-04 |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
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