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正版现货新书犯罪时空预测方法 9787302704096 胡啸峰著

全新正版现货，以书名为准，放心购买，购书咨询18822403591朱老师

作者: 胡啸峰著
出版社: 清华大学出版社
ISBN: 9787302704096

出版时间: 2025-11
装帧: 平装
开本: 26cm

作者: 胡啸峰著
出版社: 清华大学出版社

ISBN: 9787302704096
出版时间: 2025-11

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商品分类：

综合性图书

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200212705

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作者简介
胡啸峰，中国人民公安大学副教授，博士生导师，清华大学工程物理系博士。研究方向是社会安全风险评估与预测预警技术。主讲《预测预警方法与应用》等多门课程。入选北京市青年人才托举工程、北京市国家治理青年人才计划。学术兼职包括：中国人民公安大学首都社会安全研究基地研究员，中国矿业大学（北京）应急救援工效与防护研究院特聘研究员等。作为负责人主持国家自然科学基金、国家重点研发计划项目子课题等项目/课题10余项。发表学术论文 60 余篇，获得国家发明专利 8 项，计算机软件著作权 20 余项。

目录
目录第1章犯罪时空预测方法的发展历程 1.1犯罪时序预测 1.2犯罪时空预测 1.3犯罪学理论对时空预测的支撑 1.3.1日常活动理论 1.3.2犯罪模式理论 1.3.3NAE与GA理论 1.4基于深度学习的犯罪时空预测原理第2章犯罪时空分布的统计学规律 2.1犯罪活动的时间分布规律 2.1.1数据集与数据处理 2.1.2犯罪时序分析方法 2.1.3犯罪时间分布规律 2.2犯罪活动的空间分布规律 2.2.1数据集与数据处理 2.2.2犯罪空间分析方法 2.2.3犯罪空间分布规律第3章犯罪时空数据处理方法 3.1犯罪数据采集方法 3.1.1犯罪案件数据采集方法 3.1.2犯罪相关要素数据采集方法 3.1.3犯罪数据的脱敏方法 3.2犯罪数据预处理方法 3.2.1缺失值、异常值与重复值的处理方法 3.2.2反地理编码方法 3.2.3非数值特征转换方法 3.3犯罪时空数据处理方法 3.3.1空间网格划分方法 3.3.2空间拓扑结构提取方法 3.3.3时空单元与标签设置方法 3.3.4数据标准化方法 3.3.5训练与测试数据集划分方法第4章犯罪时空预测模型 4.1深度学习的基本原理 4.1.1卷积神经网络 4.1.2循环神经网络与长短期记忆网络 4.1.3图卷积网络 4.2基于深度学习的犯罪时空预测模型 4.2.1基于LSTM的犯罪时序预测模型 4.2.2基于CNN的犯罪时空预测模型 4.2.3ResNetLSTM与注意力机制融合的犯罪时空预测模型 4.3犯罪时空预测模型的验证 4.3.1犯罪时空预测模型的验证方案 4.3.2验证结果分析与讨论第5章基于犯罪预测结果的辅助决策 5.1贝叶斯网络 5.1.1贝叶斯网络的概念 5.1.2贝叶斯网络模型构建 5.2基于犯罪预测结果的动态辅助决策方法 5.2.1犯罪风险防控贝叶斯网络模型构建方法 5.2.2犯罪风险防控贝叶斯网络节点敏感性分析 5.3犯罪风险防控动态辅助决策场景分析 5.3.1理想情况下的警务资源配置策略 5.3.2有限成本情况下的警务资源配置策略 5.3.3警务策略的“效益/成本”分析参考文献

内容摘要
犯罪时空预测，是基于犯罪案件的统计数据，运用科学的理论和方法，对犯罪活动在时间与空间维度上的概率分布进行的一种预测性分析。犯罪时空预测对警务工作至关重要，可以帮助警方采取有针对性的预防措施，提前部署警务资源，有效遏制犯罪发生。

精彩内容
犯罪时空预测，是基于犯罪案件的统计数据，运用科学的理论和方法，对犯罪活动在时间与空间维度上的概率分布进行的一种预测性分析。犯罪时空预测对警务工作至关重要，可以帮助警方采取有针对性的预防措施，提前部署警务资源，有效遏制犯罪发生。

本书主要介绍犯罪时空预测的理论基础、预测及辅助决策方法，并以具体案例贯穿全书，力求为读者提供一个全面的、实战性强的犯罪时空预测方法学习体验。

本书面向数据警务实战人员、教学与科研人员、数据警务技术专业的学生，以及对人工智能行业应用具有广泛兴趣的广大读者。
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