买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：广州大学

摘要：本发明公开了一种基于离散选择模型的犯罪者作案地识别方法，主要应用于公共安全和犯罪地理的技术领域。该方法融合了警情数据和抓捕数据、POI数据和手机信令数据等多源时空数据，基于离散选择模型原理，增加人群流动环境、犯罪防控环境等数据对犯罪者作案地的量化模型进行了精度优化。相比基本模型，全模型对犯罪者作案地选择的拟合精度提高了8.63％。此方法还通过效应函数和概率函数来计算犯罪者对作案地社区的预期效应以及犯罪者作案地选择的概率，从而准确识别出犯罪者对作案地选择的偏好。采用本发明提供的实施例，能够实现对犯罪者作案地选择精准识别，提高了识别的有效性和准确性，并对警务防控具有重要的参考作用。

主权项：1.一种基于离散选择模型的犯罪者作案地识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取多源时空数据，并对所述多源时空数据进行集成处理；根据手机信令数据，计算得到各社区的基站人口数；根据各社区的基站人口数生成各社区对应的泰森多边形，并计算各社区完整的泰森多边形面积；通过各社区的shp文件对对应的泰森多边形进行裁切，得到各社区对应的碎片化的泰森多边形；根据人群流动密度公式、各社区的基站人口数、各社区完整的泰森多边形面积、各社区对应的碎片化的泰森多边形，计算得到各社区对应的人群流动密度；根据社会经济异质性公式、人口普查数据中的不同社会经济群体的个数，生成各社区的社区属性集；其中，所述人群流动密度公式为： 式中，Di为第i个社区的人群流动密度，n为涉及第i个社区泰森多边形的个数，Pk为第k个泰森多边形人口数，Sji为第i个社区中碎片j的面积，Ski为与第i个社区相关的第k个泰森多边形的总面积，Si为第i个社区的面积；所述社会经济异质性公式为： 式中，n为不同社会经济群体的个数，Pki为居住在第i个社区下第k个社会经济群体的比例，SEi的数值越大表示社区群体越异质；获取待识别区域地址文本对应的编码结果，通过基于规则与聚类的多源地理编码分类优化模型对所述编码结果进行优化处理，生成优化后地址文本数据对应的编码信息以构建犯罪者的作案地数据集；根据所述犯罪者的作案地数据集和所述各社区的社区属性集，匹配得到所述犯罪者作案地所属的第一社区属性集，并将所述第一社区属性集和所述作案地数据集融合，生成模型样本；从所述模型样本中筛选出影响作案地选择的变量，并通过方差膨胀公式对所述变量进行共线性诊断，得到方差膨胀小于10的变量；其中，变量包括建成环境因素、社会环境因素、人群流动环境因素，以及犯罪防控因素变量；并通过离散选择模型拟合所述犯罪者作案地选择偏好，通过预期效应计算公式，计算犯罪者对各社区选择的预期效应，得到犯罪者实行作案得到最大预期效应的社区；根据条件逻辑模型和所述离散选择模型拟合所述犯罪者得到的结果，构建作案地选择概率函数，并根据所述作案地概率函数得到所述犯罪者作案地选择的概率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州大学 一种基于离散选择模型的犯罪者作案地识别方法