数据驱动的城市多粒度风险指数计算研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 研究内容 | 第8页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第8-11页 |
| 第2章 相关研究 | 第11-17页 |
| 2.1 预测方法研究 | 第11-14页 |
| 2.1.1 基于犯罪理论预测 | 第11-13页 |
| 2.1.2 基于时间序列预测 | 第13-14页 |
| 2.2 相关性分析研究 | 第14-15页 |
| 2.3 风险评估研究 | 第15页 |
| 2.4 本章小结 | 第15-17页 |
| 第3章 数据驱动的城市多粒度风险指数计算框架 | 第17-30页 |
| 3.1 城市多粒度风险指数计算本体模型 | 第17-20页 |
| 3.1.1 概念集合 | 第18-19页 |
| 3.1.2 关系集合 | 第19-20页 |
| 3.2 数据结构 | 第20-24页 |
| 3.2.1 突发事件 | 第20-21页 |
| 3.2.2 区域 | 第21-23页 |
| 3.2.3 组织 | 第23-24页 |
| 3.3 多粒度风险指数算子设计 | 第24-29页 |
| 3.3.1 多粒度风险指数算子 | 第25-26页 |
| 3.3.2 环境影响因素筛选算子 | 第26-27页 |
| 3.3.3 风险指数环境影响因素权重计算算子 | 第27-28页 |
| 3.3.4 突发事件提取算子 | 第28页 |
| 3.3.5 突发事件特征统计算子 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 数据处理 | 第30-36页 |
| 4.1 数据爬取 | 第30-33页 |
| 4.1.1 网络爬虫介绍 | 第30-31页 |
| 4.1.2 城市环境数据爬取 | 第31页 |
| 4.1.3 城市社会环境数据 | 第31-33页 |
| 4.2 数据处理 | 第33-35页 |
| 4.2.1 110数据集数据处理 | 第33-34页 |
| 4.2.2 地块数据数据处理 | 第34-35页 |
| 4.2.3 多粒度空间映射 | 第35页 |
| 4.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第5章 多粒度风险指数实证分析 | 第36-59页 |
| 5.1 风险指数候选指标 | 第36页 |
| 5.2 风险指数指标筛选 | 第36-40页 |
| 5.3 多粒度指标权重计算 | 第40-42页 |
| 5.4 多粒度风险指数计算分析 | 第42-58页 |
| 5.4.1 街道粒度下不同年份风险指数对比分析 | 第42-45页 |
| 5.4.2 社区粒度下不同年份风险指数对比分析 | 第45-48页 |
| 5.4.3 街道粒度下不同事件类型对比分析 | 第48-50页 |
| 5.4.4 街道粒度下不同事件细类对比分析 | 第50-53页 |
| 5.4.5 社区粒度下不同事件类型对比分析 | 第53-56页 |
| 5.4.6 社区粒度下不同事件细类对比分析 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60页 |
| 6.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
