基于时间序列模型SARIMA的犯罪预测研究

作     者：侯苗苗 胡啸峰 HOU Miaomiao;HU Xiaofeng

作者机构：中国人民公安大学信息网络安全学院北京100038 安全防范技术与风险评估公安部重点实验室北京102623 

出 版 物：《中国人民公安大学学报（自然科学版）》 (Journal of People’s Public Security University of China(Science and Technology))

年 卷 期：2021年第27卷第2期

页      面：67-73页

学科分类：030605[法学-犯罪学] 03[法学] 0306[法学-公安学] 

基　　金：公安部科技强警基础工作专项项目(2018GABJC01) 

主　　题：犯罪趋势预测 时间序列 SARIMA模型 一般伤害 抢夺 抢劫 

摘      要：基于时间序列分析的犯罪预测是公安情报工作的重要办法之一。利用2005年2月~2013年12月我国某北方大型城市的一般伤害、抢夺和抢劫3类犯罪案件数量数据,建立了SARIMA时间序列预测模型,并进行了验证。结果表明一般伤害案件的数量存在周期性波动,且没有明显的增减趋势,预测效果较好(PRMSE为11.95%,MAPE为10.92%)。抢夺案件的数量具有周期性波动且在2008年前后存在明显的增减趋势,通过数据处理,将抢夺数据的增减趋势与周期性分别进行了研究,得到了相对较好的预测效果(PRMSE为17.08%,MAPE为13.53%)。抢劫案件的数量不具有明显的周期性波动,难以利用SARIMA进行预测。研究结果可以应用于一般伤害和抢夺类犯罪的趋势预测,为犯罪打击提供宏观决策支持。