基于网络的迁移学习有助于提高短期犯罪预测准确性

Jun, 2024

基于网络的迁移学习有助于提高短期犯罪预测准确性

Network-Based Transfer Learning Helps Improve Short-Term Crime Prediction Accuracy

Jiahui Wu, Vanessa Frias-Martinez

TL;DR利用人类移动数据增强的深度学习架构已经显示出能提高利用历史犯罪数据训练的短期犯罪预测模型的准确性。本文提出了一种新型的迁移学习框架，通过将在有丰富移动数据的源地区训练的深度学习犯罪预测模型权重传输到目标地区，对其本地犯罪预测模型进行微调，从而提高犯罪预测准确性。结果显示该迁移学习框架提高了移动数据稀缺的目标城市的 F1 得分，尤其是在可用移动数据月份数较少的情况下。我们还展示了这种 F1 得分的提升在美国不同类型的犯罪和各种城市中都是普遍的。

Abstract

deep learning architectures enhanced with human mobility data have been shown to improve the accuracy of short-term crime prediction model

deep learning human mobility data short-term crime prediction transfer learning framework f1 scores

发现论文，激发创造

挖掘大规模人类移动数据进行长期犯罪预测

利用大规模人类流动数据来构建一种可以预测不同类型犯罪在各行政区划内发生年度数量的模型，并提高预测的准确性，并且对主要犯罪类别的预测特征进行了深入分析，为城市政策或执法部门提供了有价值的信息。

Jun, 2018

深度学习实时犯罪预测及其三值化

本研究使用空间时间残差网络预测了洛杉矶不同区域在小时层面的犯罪分布情况，通过和其他预测方法的比较证明了其更高的准确度，并提出使用三值化技术解决实际资源短缺的问题。

Nov, 2017

深度学习短期犯罪预测中提高公平性的研究

本研究提出了一种新颖的深度学习架构，结合了预处理方法和处理方法来提高预测的公平性，结果表明相比于偏见校正方法和没有任何偏见校正的模型，所提出的模型在提高犯罪预测的公平性方面取得了进步，但牺牲了一定的准确性。

Jun, 2024

实时犯罪预测的深度学习

研究使用深度学习的 ST-ResNet 预测洛杉矶地区的实时犯罪分布，通过对原始犯罪数据进行空间和时间的正则化处理，采用细节残差卷积单元的层次结构来训练多因素犯罪预测模型，实验证明了该模型具有高度准确的预测能力。

Jul, 2017

城市级出行数字孪生在线轨迹预测

本研究提出了一种基于数字孪生的人类移动预测方法，将粗粒度预测与细粒度预测分为两个阶段，通过自动提取城市范围内的移动趋势和使用概率轨迹检索方法来实现预测。该方法在日本关东地区的真实 GPS 数据集上测试获得了良好的预测准确度和时间效率。

Jun, 2022

不同空间和时间粒度下群众流量预测的增强

本研究提出使用基于图卷积网络的 CrowdNet 解决人群流动预测问题，并通过实验证明 CrowdNet 相对于现有的方法在预测和解释城市环境中的人员流动方面具有优越性。

Mar, 2022

从人口统计和移动数据探索犯罪预测

使用手机数据和人口统计数据，基于聚合的匿名化人类行为数据进行犯罪预测，实验结果表明，该犯罪预测模型在伦敦的真实犯罪数据上的准确率接近 70%，结果对数据驱动式犯罪分析具有重要意义。

Sep, 2014

基于区域相关性的时空深度学习辅助移动流量预测

提出了一种增强型移动流量预测方案，该方案结合了每日移动流量高峰时间的聚类策略和新颖的多时间卷积网络与长短期记忆模型 (multi TCN-LSTM)，实验结果显示与最先进技术相比，性能提升达到 28％，证实了该方法的功效和可行性。

Dec, 2023

在边缘通过分布式和迁移学习进行移动流量预测

基于边缘计算的新型预测框架使用通过大规模测量活动在边缘获取的数据集，设计了基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的两种主要深度学习架构，并在不同训练条件下进行了测试。使用知识迁移学习（KTL）技术改进模型性能并降低计算资源需求，模拟结果表明 CNN 架构优于 RNN。提供了对所需训练能量的估计，并应用两种前沿可解释人工智能技术来解释得出的学习模型。

Oct, 2023

利用图神经网络的迁移学习进行短期高速公路交通预测

本研究对基于扩散卷积循环神经网络的高速公路网络预测进行了转移学习，从而可以通过少量数据预测未知区域的交通情况，并在加利福尼亚高速公路网络上进行了测试。

Apr, 2020