基于公共交通车辆一键报警信息的犯罪规律研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 在公共交通车辆上犯罪研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 与犯罪相关的相关性分析研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第10-11页 |
| 1.3.1 研究内容及目标 | 第10页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第10-11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-12页 |
| 第2章 出租车报警数据的空间自相关分析 | 第12-22页 |
| 2.1 空间自相关简介 | 第12-16页 |
| 2.1.1 莫兰指数简介 | 第13-14页 |
| 2.1.2 空间权重矩阵简介 | 第14-15页 |
| 2.1.3 选择规则网格最优分辨率的基本思路 | 第15页 |
| 2.1.4 权重矩阵的选择 | 第15-16页 |
| 2.2 数据简析 | 第16-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 建模研究规则网格最优分辨率选择问题 | 第22-50页 |
| 3.1 随机分布下双门槛方法对面聚集模式的模拟 | 第22-30页 |
| 3.1.1 单聚集区域面聚集模型 | 第23-26页 |
| 3.1.2 多点情况 | 第26-30页 |
| 3.1.3 面聚集模式规律总结 | 第30页 |
| 3.2 线聚集模型的建立及分析 | 第30-47页 |
| 3.2.1 单线模型 | 第30-37页 |
| 3.2.2 平行线模型 | 第37-39页 |
| 3.2.3 粗线模型 | 第39-40页 |
| 3.2.4 多线平行线模型 | 第40-47页 |
| 3.2.5 线聚集模型规律总结 | 第47页 |
| 3.3 实际数据分析 | 第47-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第4章 典型相关分析 | 第50-62页 |
| 4.1 典型相关分析简介 | 第50-53页 |
| 4.1.1 典型相关分析基本思路 | 第50页 |
| 4.1.2 典型相关分析的数学思想 | 第50-51页 |
| 4.1.3 典型相关分析的数学描述 | 第51-53页 |
| 4.2 典型相关分析的计算方法 | 第53-55页 |
| 4.3 典型相关分析计算 | 第55-60页 |
| 4.3.1 典型相关数据准备 | 第55-56页 |
| 4.3.2 典型相关分析 | 第56-60页 |
| 4.4 本章总结 | 第60-62页 |
| 第5章 灰色典型相关分析 | 第62-68页 |
| 5.1 灰色典型相关分析简介 | 第62-64页 |
| 5.1.1 灰色典型相关分析基本思路 | 第62页 |
| 5.1.2 灰色典型相关的数学描述 | 第62-64页 |
| 5.2 灰色典型相关分析的数据准备 | 第64页 |
| 5.3 灰色典型相关分析 | 第64-65页 |
| 5.4 灰色典型相关分析结果阐释 | 第65-67页 |
| 5.5 本章总结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 6.1 研究总结 | 第68页 |
| 6.2 研究展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第75页 |
