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赵鹏凯

作品数:4 被引量:37H指数:2
供职机构:中国人民公安大学信息技术与网络安全学院更多>>
发文基金:国家科技支撑计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:政治法律理学社会学经济管理更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇政治法律
  • 1篇经济管理
  • 1篇社会学
  • 1篇理学

主题

  • 2篇犯罪
  • 1篇治安
  • 1篇治安案件
  • 1篇人口特征
  • 1篇时间序列
  • 1篇矩阵
  • 1篇犯罪热点
  • 1篇犯罪预测
  • 1篇防控对策
  • 1篇扒窃
  • 1篇ARIMA模...

机构

  • 3篇中国人民公安...
  • 2篇北京市公安局

作者

  • 3篇陈鹏
  • 3篇赵鹏凯
  • 2篇曾昭龙
  • 2篇瞿珂
  • 1篇胡啸峰
  • 1篇李欣

传媒

  • 1篇信息系统工程
  • 1篇地理科学进展
  • 1篇犯罪研究

年份

  • 3篇2015
4 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
社区治安案件与社区人口特征的关系研究被引量:2
2015年
从实证研究的角度,分析了北京市某派出所辖区内的人口特征变量对社区治安案件发案率的影响性。其中社区人口特征考虑了属地、年龄、收入、学历等属性。分析结果表明,社区治安案件的发案率与社区低保人口、前科人员以及高学历人口具有显著的相关性。该结论反映出在社区层面上人口的特征变量对治安案件的影响机制与一般意义上的人口与犯罪活动关系是不同的,而要进一步提高社区人口变量对社区治安案件的解释性,还需要在现有人口特征变量的基础上考虑社区人口的动态特征。
赵鹏凯陈鹏曾昭龙瞿珂
关键词:人口特征
北京市长安街沿线的扒窃案件高发区分析及防控对策被引量:23
2015年
本文利用空间分析方法,对北京市长安街沿线的扒窃类案件的空间分布特征进行了研究。首先分析了长安街沿线的犯罪分布状况,发现该长安街沿线共存在3个异常明显的犯罪高发区域,分别对应于西单商业圈(A)、建国门路段(B)和大望路—四惠路段(C),通过将长安街沿线的常住人口与兴趣点(Point of Interest,POI)分布进行比较,发现案件与POI密度较高的区域存在较高的相关性。随后,利用核密度估计方法和时空热点矩阵方法分析了3个异常明显的案件高发区域内的犯罪活动时空分布模式,结果表明:高发区域A的犯罪高发时段为上午10时至下午18时,其中峰值出现在正午12时,犯罪活动主要集中在区域内的一些大型购物场所内;高发区域B和C的犯罪高发时间均为上午6时和下午18时前后,与早晚交通高峰时间比较一致,犯罪活动主要集中在区域内比较重要的公共交通站点附近。最后,根据长安街沿线案件高发区域内犯罪活动的时空规律性特征,提出了犯罪防控措施与建议。
陈鹏李欣胡啸峰曾昭龙赵鹏凯
关键词:扒窃犯罪热点
基于时间序列模型的110警情数据预测研究被引量:10
2015年
针对廊坊地区的110警情中的治安案件天时间序列数据,分别采用ARIMA模型和指数平滑模型进行了建模分析。分析结果表明该数据序列服从ARIMA(4,1,1)模型和α=0.1的指数平滑模型。从数据序列的拟合效果来看,ARIMA模型能够较好地反映出治安案件变化的短期趋势和随机波动性特征,并且在拟合残差的统计方面要明显优于指数平滑模型,因此,ARIMA模型更适用于犯罪活动的短期预测分析。
陈鹏赵鹏凯瞿珂
关键词:犯罪预测时间序列ARIMA模型
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