Målet med detta arbete är att dra nytta av djupa neurala nätverk för att göra nästa dag brott räkna förutsägelser i en finkornig stad partition. Vi gör förutsägelser med hjälp av Chicago och Portland brottsdata, som utökas med ytterligare datauppsättningar som täcker väder, folkräkningsdata och kollektivtrafik. Brottsräkningarna är uppdelade i 10 lådor och vår modell förutspår den mest sannolika bin för en varje rumslig region på en daglig nivå. Vi utbildar dessa data med hjälp av allt mer komplexa neurala nätverksstrukturer, inklusive variationer som är anpassade till de rumsliga och tidsmässiga aspekterna av brottsförutsägelseproblemet. Med vår bästa modell kan vi förutsäga den korrekta bin för totala brott räknas med 75,6% och 65,3% noggrannhet för Chicago respektive Portland, respektive. Resultaten visar effektiviteten av neurala nätverk för förutsägelse problem och värdet av att använda externa dataset utöver standard brottsdata.
En annan djup neural nätverk baserad modell presenteras i REF, där Stec et al. förutsäga nästa dag brott räknas efter att ha använt sin modell på Chicago och Portland dataset.
Forecasting Crime with Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}