未来五年崇文区犯罪增长趋势预测和行动对策

犯罪增长趋势是由多种原因综合作用的结果。通过分析犯罪增长的相关因素,采用长期趋势预测模型、相关—回归预测模型和德尔菲预测法等三种科学方法对崇文区未来五年犯罪增长趋势进行了初步预测,并提出了主要行动对策。     

灰色系统模型及其在犯罪预测中的应用

本文简要地介绍了一个实用的灰色系统预测模型GM(1,1)和推理过程。并运用该模型对全国的杀人案案件数,抢劫案案件数进行了预测,为公安系统认识和分析犯罪现象,从另一个侧面,提供较可靠的依据。     

实现用户要求重要性的群决策方法的研究

用户要求重要性，作为质量、功能和配置QFD和客户关系管理CRM两大应用的核心，直接决定着企业的兴衰成败。提出了一种用连乘层次分析法MAHP做主观赋权，马尔柯夫预测做客观赋权的主客观综合赋权方法，实现了用户要求重要性的群决策。     

基于改进K-means算法的犯罪预测模型

随着大数据时代的来临,公安部门积极推进"智慧公安"警务改革,犯罪预测成为其中的重要内容。有效的犯罪预测有助于预防犯罪,维护社会稳定。但是由于犯罪环境的复杂性,犯罪诱因的多样性,犯罪预测始终是一个具有挑战性的难题。为量化预测犯罪提供可能性,构建了一种基于改进K-means算法的犯罪预测模型。通过Gap Statistic方法自动确定聚类数目,克服了K-means算法无法确定k值的缺点。实验结果表明,该模型可以成功确定犯罪热点数量并进行聚类分析,提高了犯罪预测的客观性和准确性。     

检察业务数据统计模型的建立和应用——以江苏省大丰市人民检察院业务数据为实证

检察业务数据统计是国家统计的重要组成部分,是了解检察业务情况的主要信息来源,是进行社会风险评估、做出相关科学决策的基础。建立并利用检察业务数据统计模型以研究区域犯罪现状和趋势具有科学性和真实性。改进现有检察业务数据统计方法,确保采用数据的准确性,通过一元回归分析法和Logitic回归模型的建立和应用,可预测未来5年内区域内各种类型犯罪的发案趋势,并提出对策。     

基于logistics回归的受害诱发因素分析和受害预测

犯罪侵害似乎无处不在且不断改变形式。从实践看,结合犯罪预测进行侦查和打击犯罪行为,不足以有效保护公民人身财产安全,使得从犯罪行为的“受侵害”一方进行预测成为必要。其方法是根据犯罪侵害规律,确定“受侵害”诱发因素指标并进行二元logistics回归分析。同时,利用建立的犯罪预测模型进行个体分析,确定分析对象受侵害的可能性,而后针对受侵害高危人群及时预警以达到预防受害之目的。受害预测有利于强化侦查机关的预警预防能力,而且能够有针对性地保护公民人身财产安全。     

基于灰色理论的青少年犯罪预测模型及其应用

用灰色系统理论中的灰色预测方法对青少年犯罪进行趋势预测。根据某地区统计资料建立灰色动态数列预测模型,对该地区未来几年青少年犯罪进行预测研究,通过算例可知,预测结果是令人满意的。     

湖北省未来十五年人口预测与分析

本文运用人口发展方程、修正指数曲线和线性回归分析方法,利用《湖北省统计年鉴》中人口数据对湖北省2006-2020年的人口发展规模做出预测。预测结果显示,3种模型均取得了较好的模拟效果,在模型的验证过程中,人口发展方程和修正指数的平均相对误差分别为0.18%和2%,线性回归的平均相对误差为4.52%,故采用前两种模型预测值的平均值作为预测结果,结果为2010年达到6338.16万人,2020年达到6684.73万人。     

最优组合预测方法及其在犯罪预测中的应用

一、引言 在犯罪预测中,我们往往利用多种预测方法来建立预测模型,方法不同所得到的模型也不相同,不同的模型都能从一定程度上提供不同的有用信息。为了综合利用这些信息,我们可以采用组合预测模型。组合预测的关键是确定加权系数。本文以组合预测误差的平方和为目标函数。通过使预测误差平方和最小化来确定加权系数。并通过实例来说明最优组合预测方法在犯罪预测中的应用。     

高校学生犯罪类型及特点——基于犯罪心理视角

基于犯罪的心理背景或原因,犯罪人分可为分为三类:第一,由人格障碍引发的犯罪,即反社会人格犯罪人;第二,由社会化障碍引起的犯罪,即犯罪人格犯罪人;第三,由心理障碍引发的犯罪,即心理问题犯罪人。对犯罪人的了解程度,是高校预测和防控大学生犯罪的基础。     

金融犯罪之人工智能预防路径研究——以贷款诈骗风险智能建模预测为分析路径

金融诈骗类犯罪的智能防控路径,是人工智能社会面临的重要课题。对金融犯罪中银行防控贷款诈骗风险的数据进行数学建模分析、评估,是运用数据挖掘模型探索有效防控贷款诈骗风险的重要路径。朴素贝叶斯模型、马尔可夫覆盖结构的贝叶斯网络模型和神经网络模型均可用于贷款诈骗风险防控,且在风险预测中具有较好效果,可用于未来的建模预测。目前人工智能建模预测贷款诈骗风险还需要解决一些现实问题,如黑箱模型的解释问题等。金融诈骗类犯罪的人工智能防控将是未来犯罪防控的一种必然趋势。     

犯罪地理学模型在毒品犯罪区域防治中的构建及应用

毒品犯罪与地理学因素之间具有内在的联系,运用犯罪地理学模型辅助分析毒品犯罪的内在规律,有助于实现地域因素对毒品犯罪控制工作的导向价值。毒品犯罪在关键环节上的地理位置坐标与各种地理学因素之间的关系,可以成为构建毒品犯罪地理学模型的思路。具体通过犯罪区域分布模型、犯罪地点选择模型与合成模型,对毒品犯罪的实施地点、毒品藏匿地点等重要信息实现可视化分析和预测,在毒品犯罪区域防治中有极大的应用价值和实用前景,促进我国禁毒工作的科技化、现代化建设。     

BP神经网络股指预测模型

本文通过建立BP神经网络预测模型,对2001年上证指数的周收盘价进行了短期的预测,经过实验比较,发现该模型的收敛速度快,学习能力强,预测精度较高,误差率较小,对股指的短期预测十分有效。     

西方犯罪学史略(中)

西方犯罪学史展示了人类对犯罪认识的变化过程和斗争状况,为人类同犯罪作斗争提供了历史经验与启示,向人类传播了犯罪学领域的丰富知识,具有重要的理论意义和实践意义。西方犯罪学史的阶段划分可以分为两种:一种是根据犯罪研究有一个长期的过去来划分,可分为报复、威吓、博爱、科学四个时代;另一种是根据犯罪学有一个短期的历史,即其学科萌芽、形成、创立和发展的历史过程按学派年代先后来划分,可分为以18世纪的古典犯罪学派为代表的历史阶段、以19世纪的实证犯罪学派为代表的历史阶段和以20世纪现代犯罪学派为代表的历史阶段等等。     

西方犯罪学史略(下)

西方犯罪学史展示了人类对犯罪认识的变化过程和斗争状况,为人类同犯罪作斗争提供了历史经验与启示,向人类传播了犯罪学领域的丰富知识,具有重要的理论意义和实践意义。西方犯罪学史的阶段划分可以分为两种:一种是根据犯罪研究有一个长期的过去来划分,可分为报复、威吓、博爱、科学四个时代;另一种是根据犯罪学有一个短期的历史,即其学科萌芽、形成、创立和发展的历史过程按学派年代先后来划分,可分为以18世纪的古典犯罪学派为代表的历史阶段、以19世纪的实证犯罪学派为代表的历史阶段和以20世纪现代犯罪学派为代表的历史阶段等等。     

大数据时代背景下主办侦查员职业核心能力的构建研究

随着大数据时代的来临,人们的生活方式和思维方式呈现出数据化、网络化的特点。作为特殊社会现象的犯罪也在发生变化,数据化已经成为当下犯罪的现实生态。面对着严峻复杂的犯罪态势,主办侦查员的职业核心能力面临着考验。此时,构建主办侦查员职业核心能力的模型就显得尤为重要。以职业核心能力的相关理论和侦查员职业核心能力为基础,主办侦查员职业核心能力构建为一个"1/2/3/4"的金字塔结构模型,包含有:一个职业品格,即忠诚品格,两个职业意识,即学习意识与创新意识,三个职业思维,即数据化、整体性和相关性的大数据思维,四个职业技能,即管理、决策、激励与情绪调节的技能。     

试论经济欺诈犯罪

自发展商品经济以来,特别在向市场经济转轨的过程中,在经济领域欺诈性的犯罪问题日益严重.本文对当前我国经济欺诈性犯罪的发展趋势、犯罪特征、形成的原因及防治对策作了正确的剖析.     

Logistic回归模型与Probit模型及其在刑事作案人员分析中的应用

Logistic回归模型与Probit模型是现代统计学前沿提供的两种统计方法。根据对犯罪人员和未犯罪人员的观察,建立对应的两种模型,可分析有关制约因素,研究这些因素发生变化时,犯罪的机率将如何变化,还可以根据某人的具体情况估计此人作案的机率。     

西方犯罪学史略（上）

西方犯罪学史展示了人类对犯罪认识的变化过程和斗争状况，为人类同犯罪作斗争提供了历史经验与启示，向人类传播了犯罪学领域的丰富知识，具有重要的理论意义和实践意义。西方犯罪学史的阶段划分可以分为两种：一种是根据犯罪研究有一个长期的过去来划分，可分为报复、威吓、博爱、科学四个时代；另一种是根据犯罪学有一个短期的历史，即其学科萌芽、形成、创立和发展的历史过程按学派年代先后来划分，可分为以18世纪的古典犯罪学派为代表的历史阶段、以19世纪的实证犯罪学派为代表的历史阶段和以20世纪的现代犯罪学派为代表的历史阶段等等。     

论被害人的心理演变

对被害人的研究是对社会犯罪现象的一个研究角度,犯罪与被害都不是一个绝对静止的概念,二者是社会互动过程中的一对矛盾体,既相互依存又相互制约。研究被害人的心理演变,提高防范被害的意识,减少被害的发生,亦即减少了犯罪的发生。