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多尺度探查偷车案件的犯罪时空热点

任浙豪 张昊天 刘苇航 过仲阳

任浙豪, 张昊天, 刘苇航, 过仲阳. 多尺度探查偷车案件的犯罪时空热点[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2018, (3): 136-145. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2018.03.015
引用本文: 任浙豪, 张昊天, 刘苇航, 过仲阳. 多尺度探查偷车案件的犯罪时空热点[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2018, (3): 136-145. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2018.03.015
REN Zhe-hao, ZHANG Hao-tian, LIU Wei-hang, GUO Zhong-yang. Detecting spatiotemporal hotspots for vehicle thefts by multi-scale analysis[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2018, (3): 136-145. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2018.03.015
Citation: REN Zhe-hao, ZHANG Hao-tian, LIU Wei-hang, GUO Zhong-yang. Detecting spatiotemporal hotspots for vehicle thefts by multi-scale analysis[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2018, (3): 136-145. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2018.03.015

多尺度探查偷车案件的犯罪时空热点

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2018.03.015
基金项目: 

国家理科基地科研训练及科研能力提高项目 J1310028

详细信息
    作者简介:

    任浙豪, 男, 本科生, 研究领域为数据挖掘、遥感图像分析.E-mail:13681956189@126.com

    通讯作者:

    过仲阳, 男, 教授, 博士生导师, 研究方向为数据挖掘、数据可视化.E-mail:zyguo@geo.ecnu.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.4

Detecting spatiotemporal hotspots for vehicle thefts by multi-scale analysis

  • 摘要: 犯罪热点探查逐渐成为被动式转向主动式警务工作的关键.现有许多研究提出多种犯罪分析方法,得到较好成果.本文关注时空分析中的尺度问题,以某区偷盗"三车"案件为例,提出分析时空热点的两种多尺度方法,并据此分析,为警务实务提供参考.这两种方法与结论是:①结合尺度法与传统的严格法整合时间数据,在单尺度数据不足时也能探查到时间热点.分析得到研究区偷车案件存在较显著的30 d周期和极显著的20 h周期,警务工作可借此调整轮班时间.②以30 d周期作分析,在DBSCAN算法中设置评估函数(凸包案件密度中值),自适应选择最优尺度探查空间最优热点分布,分布的最优性由主流的PAI指数验证.分析得到研究区的某些地铁站与居民区需要重点防护.
  • 图  1  研究区数据

    Fig.  1  Study site data

    图  2  研究流程图

    Fig.  2  Technical flowchart

    图  3  小波分析所得两个尺度下的时间热点

    Fig.  3  Temporal hotspots under two scales as detected by wavelet analysis

    图  4  4月案件不同尺度DBSCAN聚类与凸包分析结果

    注: 因数据涉密, 图中隐去研究区经纬度

    Fig.  4  DBSCAN clustering and the convex hull analysis under different spatial scales in April

    图  5  MDCH与PAI的一致变化趋势

    Fig.  5  Consistency in trends of MDCH and PAI

    图  6  研究区域偷车案件热点分布预测图

    Fig.  6  Predicted spatial hotspots of vehicle thefts at the study site

    表  1  凸包内案件密度中值

    Tab.  1  Median case density in convex hull

    Eps/km0.21 0.320.420.530.630.740.840.95
    案件密度中值/(起$\cdot$km$^{2}$)152.4581.7032.1418.4117.9216.5611.3112.00
    下载: 导出CSV

    表  2  计算4月预测5月PAI值

    Tab.  2  PAI based on April to May

    Eps/km凸包序号5月测准案件数/起5月实际案件数/起4月凸包面积/km$^{2}$研究区总面积/km$^{2}$PAI
    0.21 1 3 272 0.07 36.76 5.62
    0.32 1 36 272 1.93 36.76 2.69
    2 8 0.26
    3 3 0.13
    4 4 0.14
    5 0 0.11
    0.42 1 8 272 0.05 36.76 2.16
    2 27 1.46
    3 99 7.64
    4 8 0.81
    5 14 0.52
    0.53 1 172 272 13.38 36.76 1.81
    2 31 1.81
    0.63 1 176 272 14.27 36.76 1.73
    2 35 2.25
    0.74 1 178 272 15.09 36.76 1.64
    2 37 2.58
    0.84 1 9 272 14.27 36.76 1.27
    2 234 2.25
    0.95 1 250 272 26.66 36.76 1.27
    下载: 导出CSV

    表  3  2015年2——10月最优尺度下的PAI结果

    Tab.  3  PAI from February to October with the optimal scale in 2015

    月份2345678910
    最优Eps/km0.630.530.420.320.530.320.420.530.32
    下载: 导出CSV
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  • 收稿日期:  2017-05-17
  • 刊出日期:  2018-05-25

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