基于ANN时间序列公安预测模型研究

随着数据库技术的广泛应用,110接处警系统中保存着大量的数据,包括案发时间、案发地点、警情级别、警力部署、案件性质等,而且这些数据在不断增加。现有的公安业务系统并不能将这些数据中存在的潜在问题、警情反应出来,为维护社会治安提供动态监控和科学决策。在本项目中,我们根据公安领域的特征,在充分分析业务知识的基础上,结合数据挖掘中成熟的算法,采用基于神经元网络理论(ANN)的数据挖掘算法,构建公安预测模型,对已有的大量的公安数据进行海量分析,挖掘出隐藏在其中的重要信息,为公安业务的预测管理,领导决策等提供有效的帮助。

含定性变量的回归分析在公安情报预测中的应用

公安情报工作是保证公安系统有序运行的依据。在现有线性回归模型的基础上,提出了一种更为准确灵活的数学模型,将含定性变量的回归分析用于公安情报的预测中。

基于贝叶斯理论的公安情报预测方法

贝叶斯理论是一种统计推断理论,它能够通过概率估算把证据信息转化为量化的、高质量的决策依据。该理论应用于公安情报预测领域,有利于实现公安情报的实时精准预测,提高警务决策的效率与正确性。本文将贝叶斯理论的分析步骤和计算流程进行简化,讲解了贝叶斯理论的精髓,并以公安工作实际案例研究为基础,探讨贝叶斯理论在公安情报预测中的应用。用贝叶斯理论进行公安情报预测具有有效性与通用性,对公安警务决策具有重要作用。

公安决策与逻辑修养

公安决策是公安工作者针对面临的事件,为实现预期目标而选择行动方案的思维活动.它包括经验思维、公理思维、创造性思维以及公安预测.各种思维无不表现出逻辑的严谨.