[發明專利]一種犯罪預測方法、裝置、終端和存儲介質

有效

• 申請號: 202110235432.0
• 申請日: 2021-03-03
• 公開（公告）號: CN112906970B
• 公開（公告）日: 2022-12-30
• 發明（設計）人: 余羅釗;楊頔
• 申請（專利權）人: 上海融港網絡科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/08
• 代理公司: 蘇州威世朋知識產權代理事務所(普通合伙) 32235
• 代理人: 楊林潔

1.一種犯罪預測方法，其特征在于，包含如下步驟：

獲取由M個以時間先后順序排列的時間段序列T_i，i＝1,2,…,M，M為自然數，選定目標地理區域，所述目標地理區域被劃分為若干網絡區域；獲取每個網絡區域所對應的目標犯罪類型C_j的數量序列N₀^j,N₁^j,…，N_M^j，其中，j＝1,2,…,16，N_i^j為時間段T_i中所述目標犯罪類型C_j對應的犯罪案件數量，獲取19個影響犯罪案件數量的歷史環境因素并構成矩陣X_1x19；

生成16個目標犯罪類型在M個時間段對應的上周案發總量、年同比案發總量、上周環比案發總量和日環比案發總量，并構成環比矩陣序列X¹_16x4，X²_16x4，…，X^M_16x4，其中，Xⁱ_16x4為時間段T_i對應的環比矩陣，X_16x4包含有16行4列，16行分別一一對應16個目標犯罪類型，4列分別一一對應上周案發總量、年同比案發總量、上周環比案發總量和日環比案發總量；

構建第一神經網絡模型，第一神經網絡模型包括一個輸入層和一個輸出層，其中，連接輸入層和輸出層的W_4x1和B_16x1，矩陣計算為：Z_16x1＝X_16x4W_4x1+B_16x1，Y_16x1＝tanh(Z_16x1)，其中，輸出的Y_16x1為16個目標犯罪類型的犯罪案件數量的趨勢值；

構建第二神經網絡模型，第二神經網絡模型包括一個輸入層，第一隱藏層、第二隱藏層、第三隱藏層和一個輸出層，

其中，連接輸入層和第一隱藏層的是W_19x10和B_1x10，矩陣計算為：Z⁽¹⁾_1x10＝X_1x19W_19x10+B_1x10，Y⁽¹⁾_1x10＝tanh(Z⁽¹⁾)；

連接第一隱藏層和第二隱藏層的是W_10x5和B_16x1，矩陣計算為：Z⁽²⁾_1x5＝Y⁽¹⁾_1x10W_10x5+B_16x1，Y⁽²⁾_1x5＝tanh(Z⁽²⁾)；

連接第二隱藏層和第三隱藏層的是W_5x3和B_1x3，矩陣計算為：Z⁽³⁾_1x3＝Y⁽²⁾_1x5W_5x3+B_1x3，Y⁽³⁾_1x3＝tanh(Z⁽³⁾)；

連接第三隱藏層和輸出層的是W_3x1和B_1x1，矩陣計算為：Z⁽⁴⁾_1x1＝Y⁽³⁾_1x3W_3x1+B_1x1，Y⁽⁴⁾_1x1＝tanh(Z⁽⁴⁾_1x1)；

其中，Y⁽⁴⁾_1x1為犯罪案件數量的誤差值；

基于環比矩陣序列X¹_16x4，X²_16x4，…，X^M_16x4和矩陣X_1x19，對第一、第二神經網絡模型進行訓練；

調用第一、第二神經網絡模型的模型預測結果，兩者相加就得到未來時間段內目標區域目標案件類型的犯罪案件數量的預測值。