Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

The Spatial- Temporal Prediction of Various Crime Types. In Houston, TX Based on Hot-Spot Techniques

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Shuzhan Fan and Michael Leitner
ISBN: 9783659631573
Год издания: 2018
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 80
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 23919 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 226701
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: A series of hotspot mapping theories and methods have been proposed to predict where and when a crime will happen. Each method has its strengths and weaknesses. In addition, the predictive accuracy of each hotspot method varies depending on the study area, crime type, parameter settings of each method, etc. The predictive accuracy of hotspot methods can be quantified by three measures, which include the hit rate, the predictive accuracy index (PAI), and the recapture rate index (RRI). This work applied eight hotspot mapping techniques from the crime analysis field to predict crime hotspot patterns. In addition, these hotspot methods were compared and evaluated in order to possibly find a single best method that outperforms all other methods based on the three predictive accuracy measures. Identifying the single best method is carried out for all Part1 Crimes combined and individually, for five of the nine Part 1 Crime. In addition to the spatial analysis, a spatial–temporal analysis of the same crime dataset was conducted to investigate the distribution of crime clusters from both the space and time dimensions.
Ключевые слова: crime prediction, spatial-temporal analysis, hostpot