基于遗传算法的盗窃案时空关联分析.pdf

基于遗传算法的盗窃案时空关联分析 本文研究的是基于遗传算法的盗窃案时空关联分析。该研究旨在解决盗窃案时空热点分布规律和形成机制问题。为提高时空关联规则的提取效率，本文引入了模拟退火的遗传算法，并将其与时空热点矩阵结合进行分析。通过交叉变异等方法进行规则筛选，提高了时空关联规则的提取效率。同时，本文还将规则引入时空热点矩阵分析中，获得时空热点分布图，并结合归因理论、 Neutralization理论、强化理论等心理学理论进行成因分析。 本研究的主要贡献在于： 1. 提出了基于遗传算法的时空关联分析方法，该方法可以提高时空关联规则的提取效率。 2. 将模拟退火的遗传算法引入时空关联分析中，提高了规则筛选的效率。 3. 结合心理学理论对盗窃案时空热点分布进行了成因分析。 本研究的结果可以为盗窃案时空热点分布的预测和防控提供有价值的参考。 关键词：遗传算法、时空热点矩阵、心理学理论、盗窃案时空关联分析。 在本文中，我们讨论了基于遗传算法的盗窃案时空关联分析的理论基础和方法。在讨论中，我们着重介绍了遗传算法的基本原理、时空热点矩阵的构建方法、规则筛选的方法等。同时，我们还讨论了基于遗传算法的时空关联分析在盗窃案时空热点分布预测和防控中的应用。 本文的贡献在于： 1. Systematically introduced the theoretical basis and methods of genetic algorithm-based temporal-spatial correlation analysis. 2. Discussed the application of genetic algorithm-based temporal-spatial correlation analysis in crime hotspot prediction and prevention. 3. Provided a comprehensive review of the relevant literature on genetic algorithm-based temporal-spatial correlation analysis. 在本文中，我们还讨论了遗传算法在时空关联分析中的应用前景和挑战。我们认为，基于遗传算法的时空关联分析在盗窃案时空热点分布预测和防控中的应用前景广阔，但同时也存在一些挑战，如数据质量问题、算法参数调整问题等。