一种基于随机算法的反恐预测方法

摘要

本发明公开一种基于随机算法的反恐预测方法，引入了计算机领域的随机算法和深度学习算法，通过可信种子模型裂变出预测模型集，同时对模型集不断迭代优化，达到预测模型“优中选优”的效果，整个框架是一个动态筛选、优化预测的过程，仅仅通过验证进行筛选，计算复杂度较低，可行性高；在现有条件下获得是预测模型集，结果不唯一，从而模型对不同的涉恐因素敏感度不同，有利于反恐预测的差异化，通用性强，成本低廉，为我国反恐研究提供了新的思路和方法，有效提高了反恐预测的综合能力，极大降低了恐怖袭击实施的概率和风险，对于国家安全领域有重要的应用价值。