检索结果-内蒙古大学图书馆

第六届中国航空科学技术大会

作者：张诚诚薛海红严拴航禹庭芳中国航空工业集团公司第一飞机设计研究院

航空事故会对人的生命健康造成严重的威胁,建立航空事故预测模型具有重要意义。本文收集了自1919年至2021年的航空事故数据,并对数据进行初步分析及预处理。为提高世界航空事故预测精度,建立了基于ARIMA模型的世界航空事故预测模型,并... 详细信息

航空事故会对人的生命健康造成严重的威胁,建立航空事故预测模型具有重要意义。本文收集了自1919年至2021年的航空事故数据,并对数据进行初步分析及预处理。为提高世界航空事故预测精度,建立了基于ARIMA模型的世界航空事故预测模型,并与常见的灰色模型、prophet时序预测模型进行对比,以探讨ARIMA模型在世界航空事故预测中的可行性。结果表明:在年度世界航空事故数预测中,灰色模型及prophet模型仅能反映出数据的宏观变化趋势,不能反映出数据固有的波动性,拟合效果较差;而ARIMA模型能够较好地反映出时间序列中的宏观变化趋势以及波动性,预测精度高于其他两种模型,平均拟合误差及平均测试误差均在15%以下,说明该模型能够较为精准地预测航空事故数的变化,有助于航空安全性的设计与提高。

关键词：航空事故预测模型 ARIMA模型灰色模型 prophet模型

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2005—2021年新疆肺结核季节流行特征及阶段趋势对比

引用

实用预防医学 2022年第11期29卷 1285-1289页

作者：买力曼·巴哈尼萨拉瓦提·哈日特别克聂艳武田茂再张利萍新疆医科大学公共卫生学院新疆乌鲁木齐830017 中国人民大学统计学院北京100872 新疆医科大学医学工程技术学院新疆乌鲁木齐830017

目的分析2005—2021年新疆肺结核流行现状和传播规律,为进一步做好肺结核防控提供参考依据。方法基于2005—2020年全国和新疆肺结核年报告发病率,建立连接点回归(joinpoint regression,JPR)模型对比肺结核的阶段性变化趋势;以2005年1月... 详细信息

目的分析2005—2021年新疆肺结核流行现状和传播规律,为进一步做好肺结核防控提供参考依据。方法基于2005—2020年全国和新疆肺结核年报告发病率,建立连接点回归(joinpoint regression,JPR)模型对比肺结核的阶段性变化趋势;以2005年1月—2021年8月新疆肺结核报告月发病数建立prophet模型和季节性自回归移动平均(auto regressive integrated moving average,ARIMA)模型,分析肺结核发病季节变化特征,并比较模型的拟合精度。结果JPR模型拟合结果显示,相较于全国缓慢下降且无明显转折点,新疆肺结核发病率变化曲线被2个明显的转折点划分为3个阶段:缓慢下降阶段[2005—2015年,年度变化百分比(annual percent change,APC)=-1.988,P<0.05],不明显上升阶段(2015—2018年,APC=19.071,P>0.05)和明显下降阶段(2018—2020年,APC=-36.048,P<0.05);总体上变化趋势较为平稳。prophet模型和ARIMA(1,1,2)×(1,1,1)_(12)模型结果提示,新疆肺结核易在1月和3月高发,9月为发病低谷;prophet模型拟合效果优于传统的ARIMA模型。结论2005-2021年新疆肺结核报告发病率远高于全国,且存在明显季节效应,应进一步加强春季肺结核的防控。

关键词：肺结核连接点回归模型 prophet模型自回归移动平均模型季节特征

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Research on Crime Data Visualization and Trends Prediction

Research on Crime Data Visualization and Trends Prediction

引用

作者： Mokhtar Mansour Ali Mubarak Salah 河北工业大学

学位级别：硕士

犯罪是社会和刑事司法组织面临的最持久和最棘手的现象之一,它对经济、健康、教育和人身安全等诸多领域造成巨大影响。近年来以机器学习(ML)、深度学习和数据挖掘为代表的技术发挥了重要作用,主要帮助和支持执法机构在许多方面打击犯罪... 详细信息

犯罪是社会和刑事司法组织面临的最持久和最棘手的现象之一,它对经济、健康、教育和人身安全等诸多领域造成巨大影响。近年来以机器学习(ML)、深度学习和数据挖掘为代表的技术发挥了重要作用,主要帮助和支持执法机构在许多方面打击犯罪。然而现在所面临的一个主要挑战是犯罪数据的快速增长,以及如何准确有效地对其进行分析和可视化,从而帮助专家更好地理解和发现犯罪模式,并引导他们做出更好的决策,打击犯罪,减少犯罪的发生。此外,如何准确预测短期和长期犯罪趋势的可能性将对执法机构和警察部门大有裨益。这将有助于制定计划和决策,并有效地部署资源。为了解决上述问题,本研究给出一些新颖的可视化方法,可以帮助执法机构更好地理解和检测犯罪模式,还提出一种使用XGBoost、Light GBM和Cat Boost更有效地预测犯罪趋势的方法。因此,本研究所做的工作可以帮助执法机构打击犯罪,减少其发生。本研究工作的主要贡献总结如下:(1)犯罪数据可视化的应用研究本研究给出一些新颖的2维和3维可视化方法,如散点极坐标图、三维散点图和犯罪地图,能够以简单的方式表示大型犯罪数据,从而更好地理解和帮助检测犯罪模式。该方法应用于美国芝加哥、旧金山和洛杉矶三个城市的三个真实犯罪数据集。芝加哥犯罪数据集包含2010-2019年期间的2 972 729条犯罪事件记录,旧金山数据集包含2008-2017年期间的1 419 582条记录,洛杉矶犯罪数据集包含2010-2019年期间的2 068 089条记录。为了揭示和了解这三个城市的犯罪模式,本研究实施了一系列调查探索、分析和可视化技术,已发现一些有趣且隐藏的模式和关联,比如芝加哥的犯罪是季节性的,犯罪在所有年份的特定月份都会增加和减少,某些犯罪在特定的时间和地区也会增加和减少。(2)基于梯度提升模型的犯罪趋势预测使用三个高效的梯度提升模型,即e Xtreme Gradient Boost(XGBoost)、Light Gradient Boosting Method(Light GBM)和Categorical Boosting(Cat Boost),以及prophet模型来预测美国三个城市芝加哥、旧金山和洛杉矶的短期(一年)和长期(5年)犯罪趋势。为了提高梯度提升模型的性能以获得更好的预测精度,采用Optuna优化框架,该框架采用最先进的超参数采样算法,如树状结构的Parzen估计器(TPE),用于自动调整模型的主要超参数。然后采用Pandas Datetime Index类从犯罪数据中提取时间序列特征。在长期犯罪趋势预测中,数据被分为两半,即5年的训练集和5年的测试集;而在短期趋势预测中,训练集根据年数被分为不同的体积(9、7、5、3、2、1),以确定训练集的最佳体积,使预测短期犯罪趋势(一年)的准确性最佳。为了评估模型的性能,使用三个指标:均方根误差(RMSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和相关系数。预测结果显示,改进后的梯度提升模型XGBoost、Light GBM和Cat Boost在长期和短期犯罪趋势预测方面都优于prophet模型,而XGBoost的表现略优于Light GBM和Cat Boost模型。在速度方面,Light GBM的表现最快,而prophet模型的表现最慢。对于确定最佳的训练数据量,使预测短期犯罪趋势的准确性最佳,结果显示,使用9年的训练集与1年的训练集,模型的性能没有明显的差异。因此,本研究认为,短期犯罪趋势预测不需要大量的训练数据(很长一段时间),在这种情况下,增加训练数据有时是无用的,可能会对性能产生负面影响,(1-3)年的数据可以足够预测短期犯罪趋势(一年)。

关键词：犯罪数据可视化犯罪趋势预测梯度提升模型 prophet模型

来源：评论

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