犯罪嫌疑人落脚点预测模型改进研究--基于地理环境因素与CGT模型组合方法
针对CGT模型在系列案件嫌疑人落脚点预测中未考虑地理环境因素影响,预测精度不够高的问题,该文章提出了基于地理环境因素与CGT模型组合预测方法:以清远和韶关两市研究区系列犯罪案件为研究对象,采用相关性分析与灰色关联分析方法,分析嫌疑人落脚点与地理环境因素的相关性,从地理环境因素角度预测嫌疑人落脚点的概率;参考多分类器系统的理论思想,将基于地理环境因素与CGT模型的预测方法非线性地组合在一起,对系列犯罪案件嫌疑人落脚点进行综合预测,生成嫌疑人落脚点概率分布图,从搜索距离和面积误差分析两方面对预测结果进行精度评估.结果表明,改进后模型的预测精度相比于传统CGT模型的预测精度有明显的提高.研究拓展了系列案件嫌疑人落脚点预测方法,改进了CGT系列案件嫌疑人落脚点预测模型,有效地提高了预测精度.对于警方缩小搜索范围,增大成功抓捕犯罪嫌疑人的概率具有重要应用意义.
犯罪嫌疑人 落脚点 预测模型 地理环境因素 犯罪地理目标模型
方嘉良 李卫红
华南师范大学地理科学学院,广东广州,510631
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2016-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）