[发明专利]一种犯罪时空预测方法及系统

摘要

本发明涉及一种犯罪时空预测方法及系统，对待预测区域的地图进行网格划分，利用多粒度卷积神经网络数据处理模型得到每个网格在预设历史时期内的犯罪案件个数序列、天气序列、日期序列和地域序列，然后运用GloVe自然语言处理方法将各个序列表示为向量矩阵，所有向量矩阵按照日期拼接成每个网格的多维特征向量矩阵，基于自注意力机制的动态融合算法模型确定每个网格的加权多维特征向量矩阵，采用多窗口编码器对加权多维特征向量矩阵进行信息编码，获得的不同长度窗口捕获的编码特征作为训练集训练分类器，最后利用训练好的分类器预测每个网格在目标日期的犯罪案件发生数量，实现了高效地对犯罪开展时空分析预测。