一种基于人工智能技术的警情时空预测方法

摘要

本发明公开了一种基于人工智能技术的警情时空预测方法，该方法包括以下步骤：数据整合，根据警情数据以及天气等互联网数据资源，构建预测模型的训练样本；特征提取，调用人工智能技术中的随机森林算法，提取特征变量；数据建模，调用逻辑回归算法进行警情预测模型建模；模型检验评估，选择测试样本对模型进行检验评估；时间预测，建立风险区域内历史警情时间序列，通过自回归求积移动平均模型（ARIMA），预测警情的发生时间。本发明采用人工智能算法，基于历史警情数据建立预测模型，根据最新的特征要素内容对警情进行预测，能够预测50m*50m的网格区域，将预测结果精确到某一区域的某一时段，其预测结果更为客观，预测区域更精准。