基于随机森林的城市犯罪空间分布密度建模与影响因素探析--以上海市为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 犯罪时空分布特征识别 | 第13-14页 |
| 1.2.2 犯罪影响因素分析及相关建模方法 | 第14-17页 |
| 1.2.3 现有研究不足 | 第17-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4 论文结构 | 第20-21页 |
| 第2章 研究区域与数据 | 第21-32页 |
| 2.1 研究区域 | 第21-22页 |
| 2.2 犯罪数据 | 第22-26页 |
| 2.3 城市特征数据 | 第26-32页 |
| 2.3.1 土地利用 | 第26-28页 |
| 2.3.2 路网 | 第28页 |
| 2.3.3 POI | 第28-29页 |
| 2.3.4 夜间灯光 | 第29-30页 |
| 2.3.5 人口 | 第30页 |
| 2.3.6 房价 | 第30-32页 |
| 第3章 犯罪时空分布规律 | 第32-41页 |
| 3.1 犯罪时间分布规律 | 第32-35页 |
| 3.1.1 月份变化规律分析 | 第32-33页 |
| 3.1.2 时段变化规律分析 | 第33-35页 |
| 3.2 犯罪空间分布规律 | 第35-40页 |
| 3.2.1 区县尺度分布规律 | 第35-36页 |
| 3.2.2 街道尺度分布规律 | 第36-38页 |
| 3.2.3 格网尺度分布规律 | 第38-40页 |
| 3.3 小结 | 第40-41页 |
| 第4章 犯罪易发程度建模 | 第41-56页 |
| 4.1 模型介绍 | 第41-44页 |
| 4.1.1 随机森林原理 | 第41-42页 |
| 4.1.2 基于OOB估计的特征重要性 | 第42-43页 |
| 4.1.3 模型评价 | 第43-44页 |
| 4.2 格网尺度模型构建 | 第44-54页 |
| 4.2.1 数据准备 | 第44-46页 |
| 4.2.2 特征筛选 | 第46-51页 |
| 4.2.3 模型构建 | 第51-53页 |
| 4.2.4 模型检验 | 第53-54页 |
| 4.3 小结 | 第54-56页 |
| 第5章 犯罪影响因素分析 | 第56-78页 |
| 5.1 特征重要性比较 | 第56-58页 |
| 5.2 基于特征贡献的影响因素分析 | 第58-76页 |
| 5.2.1 特征贡献原理 | 第58-62页 |
| 5.2.2 单个样本的特征贡献 | 第62-65页 |
| 5.2.3 多个样本的特征贡献分布 | 第65-76页 |
| 5.3 小结 | 第76-78页 |
| 第6章 总结与进一步工作 | 第78-80页 |
| 6.1 总结 | 第78-79页 |
| 6.2 进一步工作 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 后记 | 第86-87页 |
