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Crime Forecasting: A Spatio-temporal Analysis Based on Deep Learning Models
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内容提要
本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的新模型，用于预测城市区域的犯罪计数。通过对犯罪数据进行分组处理，发现该模型在将数据分类为10个组时预测性能最佳，显著提高了犯罪预测的准确性，为警察提供了有效的监督和预防工具。
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关键要点
- 本研究提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的新模型，用于预测城市区域的犯罪计数。
- 通过对犯罪数据进行分组处理，发现该模型在将数据分类为10个组时预测性能最佳。
- 该模型显著提高了犯罪预测的准确性，为警察提供了有效的监督和预防工具。
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