盗三车类案件时空分布特征及预测--以上海市长宁区为例
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 时空分布研究 | 第12-15页 |
| 1.2.2 案件预测研究 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文结构 | 第18-19页 |
| 2 研究方法 | 第19-25页 |
| 2.1 研究区域 | 第19页 |
| 2.2 研究数据及预处理 | 第19-20页 |
| 2.3 空间分析方法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 标准差椭圆 | 第20页 |
| 2.3.2 核密度估计法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 聚类和异常值分析 | 第21页 |
| 2.3.4 关联规则 | 第21-22页 |
| 2.4 案件预测方法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 支持向量机 | 第22-25页 |
| 3 盗三车案件时空分布分析 | 第25-45页 |
| 3.1 时间分布 | 第25-30页 |
| 3.1.1 季节尺度 | 第25-26页 |
| 3.1.2 月尺度 | 第26-27页 |
| 3.1.3 小时 | 第27-30页 |
| 3.2 空间分布 | 第30-45页 |
| 3.2.1 标准差椭圆 | 第30-31页 |
| 3.2.2 案件点空间核密度 | 第31-32页 |
| 3.2.3 基于关联规则的时空分析 | 第32-41页 |
| 3.2.4 以居委为尺度的空间聚集分析 | 第41-45页 |
| 4 盗三车案件发案预测 | 第45-53页 |
| 4.1 环境搭建 | 第45页 |
| 4.2 变量选取 | 第45-46页 |
| 4.3 R语言建模 | 第46-48页 |
| 4.4 预测结果分析说明及模型评价 | 第48-53页 |
| 5 总结与讨论 | 第53-57页 |
| 5.1 主要成果 | 第53-54页 |
| 5.2 研究展望 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
