恐怖袭击数据挖掘与分析

摘要

分析全球反恐态势,应加强恐怖袭击定向预测与打击。首先针对不同恐怖袭击特征变量分别运用灰色Verhulst预测、自适应滤波法预测、修正Fourier函数曲线预测、BP神经网络预测对未来一年的变化趋势予以预测。接着对预测结果进行平均相对误差、关联度、均方差比值、小误差概率模型精度检验,可知预测精度较高。最后利用织神经网络思想对2015、2016年发生的恐怖袭击事件进行聚类分析,评判各组织或团体的危害性,从而研判出恐怖事件的制造者。